摄像机标定技术详解

"摄像机标定方法预备知识" 在计算机视觉领域，摄像机标定是一项基础且重要的任务，它涉及到将摄像机捕获的二维图像转换为三维空间信息的关键过程。本文将概述摄像机标定的基本概念、方法分类以及一些核心理论。 1. 摄像机标定的重要性 摄像机标定是为了获取摄像机的内参和外参，这些参数对于从图像中准确地恢复三维信息至关重要。内参包括摄像机的焦距、光心位置等，外参则涉及摄像机相对于世界坐标的位姿信息。 2. 点的齐次坐标 在计算机视觉中，点的齐次坐标是一种扩展的坐标表示，它可以用来方便地处理线性变换和投影。两个齐次坐标如果仅相差非零因子，它们表示的是同一个几何点。例如，(x, y, 1) 和 (2x, 2y, 2) 表示相同的二维点。 3. 无穷远直线上的点 在齐次坐标系统中，无穷远直线可以由一个点来表示，当该点的齐次分量t=0时，表示的是与z轴平行的无穷远直线。 4. 摄像机标定方法 - 传统摄像机标定方法：通常使用已知几何形状的物体（如棋盘格）作为标定对象，通过采集多角度图像来求解内参和外参。 - 主动视觉摄像机标定：这种方法利用额外的硬件设备（如移动平台或可控制光源）来辅助标定，能够提高标定的精度和鲁棒性。 - 自标定方法：摄像机通过自身的观察和学习，无需外部参照物，就能逐步估计其内部参数。 5. 核心概念 - 世界坐标系：描述物体在现实世界中的位置。 - 摄像机坐标系：摄像机内部的参考系，原点位于摄像机的光心。 - 图像坐标系：每个像素在图像平面上的位置。 - 内参数矩阵K：包含了焦距、主点坐标和畸变系数，用于将图像坐标转换到摄像机坐标。 - 三维重建：从图像中恢复空间点的三维坐标，依赖于图象对应点的确定、摄像机标定和摄像机运动参数的确定。 摄像机模型通常使用针孔模型，其中像素坐标 (u, v) 与世界坐标 (X, Y, Z) 之间的关系可以通过摄像机的内参数矩阵K和外参数矩阵进行描述。K矩阵包含了焦距(f_x, f_y)、光心偏移(c_x, c_y) 和畸变系数。经过摄像机标定，我们可以得到这些参数，从而将图像坐标转换成世界坐标，实现从二维到三维的映射。 总结，摄像机标定是计算机视觉的基础，涉及数学、几何和光学等多个领域，其目的是为了准确地将图像信息与实际三维世界联系起来，为后续的三维重建、目标检测等任务提供关键的先验信息。