Visual Studio 2013中OpenCV 2.4.9摄像机标定与车牌定位教程

本篇教程详细探讨了在Visual Studio 2013环境中配置OpenCV 2.4.9时涉及的关键知识点，特别是关于标定系统的坐标系理解。在智能交通系统的研究中，车辆测速是一项关键任务，本文主要聚焦于车牌定位技术在车辆视频测速中的应用。 首先，世界坐标系(WX, WY, WZ)被定义为客观现实的绝对坐标，它是场景的参考框架，由用户自行定义。摄像机坐标系(xoy)，则是基于小孔摄像机模型，以焦点为中心，Zc轴代表光轴，与图像物理坐标系(fX, fY)保持平行，采用前投影模型，便于描述图像中的几何关系。 图像坐标系则分为两种：图像物理坐标系以透镜光轴和成像平面交点为原点，单位为毫米，而图像像素坐标系则是计算机内部用于处理图像的坐标，原点在图像左上角，坐标轴方向与物理坐标一致，且以像素为单位。通过这些坐标系之间的转换矩阵，可以建立起世界坐标系与图像坐标系之间的数学关系，这对于图像处理和摄像机校准至关重要。 摄像机标定是本文的核心部分，它涉及到理论基础和常见方法，如基于小孔成像原理的标定，这种标定有助于校正摄像机的内参数，如焦距、光心位置等，确保图像的正确投影。摄像机的标定是后续图像处理步骤的基础，包括车牌定位。 车牌定位是本文的重点内容，通过水平线搜索定位算法实现水平方向的定位，而垂直投影定位算法则用于左右方向的定位。这两种算法的结合确保了对车辆车牌的精确捕捉和识别。在实际应用中，将静态图像中的车牌定位技术扩展到动态视频中，通过实时处理和识别，实现了对运动车辆速度的测量，这在高速公路收费系统、道路监控、自动驾驶以及交通管理等场景中具有广泛的应用价值。 这篇教程不仅讲解了OpenCV在视频测速中的具体应用，还深入剖析了摄像机标定和车牌定位技术，为理解和实践这一领域提供了全面的指导。通过学习和掌握这些知识，开发者可以更好地处理复杂的视觉数据，推动智能交通系统的发展。