传统摄像机标定方法详解：利用标定块的三维重建技术

摄像机标定是计算机视觉领域的重要技术，其目的是建立摄像机图像像素位置与实际场景点三维坐标之间的关系。本文档首先介绍了摄像机标定的基本概念，指出其在三维重建中的核心作用，即通过图像数据推算出物体的空间位置，这是Marr于1982年提出的计算机视觉研究重点。 摄像机标定分为几个关键步骤： 1. **引言**：明确摄像机标定的概念，包括介绍摄像机的坐标系统，如世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系。摄像机坐标系是通过三个轴（u、v、w）来表示，图像坐标系则反映了像素在图像平面上的分布。 2. **摄像机坐标系与图像坐标系**：阐述了不同坐标系之间的关系，例如，图像坐标系中的像素坐标（dx, dy）与摄像机坐标系中的物理尺寸相对应，以及齐次坐标形式的引入，如摄像机的内参数矩阵K，它包含了焦距（f）、主点坐标（c_x, c_y）和图像对角线的尺度因子。 3. **三维重建的三个步骤**： - **单个像机标定**：确定摄像机的内参数，如焦距、主点位置等，这是基于已知特征点在图像上的投影来求解摄像机参数。 - **图象对应点的确定**：在双目或多目视觉系统中，需要找到不同视角下同一场景点的对应像素，这对于立体视觉至关重要。 - **单个像机运动参数**：确定摄像机在空间中的运动，如旋转和平移，这对于理解视频序列中的运动和跟踪是非常必要的。 4. **AffineTransformation**：这部分可能涉及图像数字化过程中，如何通过坐标变换来处理像素数据，比如从笛卡尔坐标转换到齐次坐标形式，以便于进一步的计算和处理。 总结来说，传统的摄像机标定方法通过利用已知的景物结构信息，如特定图案（如标定块），来获取摄像机的内在参数和外在参数，进而实现从图像数据中提取几何信息和进行三维重建。这个过程对于许多应用，如机器人导航、虚拟现实、自动驾驶等，都是至关重要的基础技术。