opencv相机标定：从理论到实践

"本文介绍了计算机视觉中的相机标定原理与步骤，重点关注OpenCV库的应用，以及张正友相机标定法。" 在计算机视觉领域，相机标定是一项关键任务，它涉及将现实世界的三维物体映射到二维图像上的过程。这个过程中涉及到几个重要的坐标系：世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系。世界坐标系是所有对象的参考框架，而相机坐标系则以相机的中心为原点，通常定义为Z轴指向镜头，X轴和Y轴与成像平面平行。图像坐标系是实际捕获的图像的像素坐标系统，其原点位于图像的左上角。 相机标定的目标是获取相机的内参和外参。内参包括焦距(fx, fy)、光心坐标(u0, v0)以及镜头畸变系数，如径向畸变(k1, k2, k3, k4, k5, k6)和切向畸变(p1, p2)。外参则由旋转矩阵(R)和平移矩阵(T)组成，它们描述了相机相对于世界坐标系的位置和方向。整个转换过程可以通过一个3x4的投影矩阵P = K[R|t]来描述，其中K是内参矩阵，[R|t]是外参矩阵。 OpenCV提供了张正友相机标定法，该方法利用多幅包含棋盘格图案的图像来估计这些参数。棋盘格的角点在世界坐标系和图像坐标系中都有已知的位置。在标定过程中，首先检测棋盘格角点，然后计算它们的世界坐标和图像坐标之间的关系。OpenCV的`calibrateCamera()`函数用于执行这个任务，它需要输入参数包括棋盘格在世界坐标系的点(objectPoints)，在图像中的检测点(imagePoints)，图像尺寸(imageSize)，以及存储内参和外参的矩阵。 `calibrateCamera()`函数返回的内参矩阵`cameraMatrix`和畸变系数矩阵`distCoeffs`可以用来校正图像中的畸变，并将三维世界坐标映射到二维图像坐标。校正后的图像可以更准确地进行物体识别、追踪或测量等任务。 在实际应用中，相机标定不仅适用于静态相机，也适用于移动相机，例如在机器人导航、自动驾驶汽车等领域。理解并正确执行相机标定对于提升计算机视觉系统的性能至关重要，因为它减少了由镜头畸变引起的误差，提高了定位和测量的精度。因此，掌握OpenCV的相机标定技术是进行高级计算机视觉项目的基础。