摄像机标定技术：从世界到图像坐标系的转换

"摄像机标定原理文档，适用于计算机视觉领域的学习者，涉及单目和双目摄像机的标定，参数求解方法包括解析法和神经网络算法，使用平面和立体标定块，以及不同步骤的定标方法。文档讨论了摄像机坐标系、图像坐标系与世界坐标系之间的转换，并解释了光学成像过程的四个步骤：刚体变换、透视投影、畸变校正和数字化图像。" 摄像机标定是计算机视觉领域中的关键技术，其目的是确定摄像机的内在和外在参数，以便准确地将三维世界坐标映射到二维图像平面上。这个过程对于许多应用至关重要，如自动驾驶、机器人导航、3D重建和测量等。 内在参数通常包括摄像机的焦距、主点位置以及光学畸变系数。这些参数在摄像机制造时固定，但可以通过标定过程进行量化。外在参数则涉及摄像机相对于世界坐标的定位和姿态，包括旋转矩阵和位移向量。 标定过程可以采用不同的方法，例如两步法、三步法或四步法，具体取决于所需的精度和可用的资源。平面和立体标定块被用来创建特征点的已知三维坐标，这些坐标在图像中表现为二维像素坐标。通过比较理论预测值和实际观测值，可以计算出摄像机的参数。 摄像机光学成像过程包括四个主要步骤： 1. 刚体变换：物体在世界坐标系中的位置通过旋转和平移转换到摄像机坐标系。 2. 透视投影：摄像机坐标系中的三维点被投射到摄像机平面上形成二维投影。 3. 畸变校正：由于镜头的光学特性，原始图像可能会有径向和切向畸变，需要通过算法进行校正。 4. 数字化图像：投影后的点经过传感器捕捉并转化为像素坐标，形成最终的数字图像。 在这个过程中，摄像机坐标系、图像坐标系（物理和像素）和世界坐标系之间通过一系列数学变换关联。其中，齐次坐标形式常用于表示这些变换，简化了计算过程。 不同的应用领域对摄像机标定的精度要求不同，例如在高精度测量中可能需要更复杂的标定方法，而在简单的追踪应用中，较简单的标定方案可能就足够了。理解摄像机标定的原理和实践是实现精确的计算机视觉系统的关键。