OpenCV摄像机标定：模型、畸变纠正与源码解析

"本文主要介绍了OpenCV中的摄像机模型及其标定方法，涉及摄像机的三维空间刚体变换、理想小孔模型、归一化处理和透镜畸变模型。作者黄承韬针对摄像机标定过程进行了深入分析，考虑了径向畸变和切向畸变，并对OpenCV的标定函数进行了源码解析和优化建议，以提高标定精度和计算效率。" 在计算机视觉领域，OpenCV是一个广泛使用的开源库，它提供了丰富的功能来处理图像和视频。摄像机模型是计算机视觉中的基础概念，OpenCV采用的理想针孔模型是基于三维物理世界的坐标到二维图像像素坐标的转换。这个模型通常会考虑实际摄像机存在的畸变问题，如径向畸变和切向畸变。 1. 摄像机模型的构建： - **三维空间刚体变换**：首先，真实世界坐标通过一个旋转和平移矩阵（3x3的旋转矩阵R和3x1的平移向量t）转换为摄像机坐标系，这是物理空间到摄像机空间的第一步转换。 - **理想小孔模型**：在摄像机坐标系中，假设光线通过理想无畸变的小孔成像，根据相似三角形原理，可以将摄像机坐标转换为图像的真实坐标系。 - **归一化处理**：通常假设标定板位于XY平面上，Z轴值为0，进行归一化处理，简化计算。 - **透镜畸变校正**：引入透镜畸变模型，通过多项式模型修正由于镜头缺陷造成的图像扭曲，包括径向畸变和切向畸变。 2. OpenCV的摄像机标定过程： - 标定过程通常使用张正友提出的平面模板方法，通过一系列已知标定点的图像坐标和物理坐标来估计畸变系数和相机内参。 - 径向畸变用k1, k2, k3, k4等系数表示，切向畸变用p1, p2表示。这些系数可以通过非线性最小二乘法求解。 - 标定函数会迭代优化这些参数，以使实际观测到的图像点与理想位置之间的误差最小。 3. 标定函数的源码分析与改进： - 文章中作者黄承韬对OpenCV的标定函数进行了源码解析，探讨了算法的优化途径，提出通过改进非线性回归分析来提高标定的精度和效率。 - 提出的优化措施可能包括改进的初始化方法、更高效的优化算法以及更合理的参数约束。 通过理解OpenCV的摄像机模型和标定方法，开发者可以更准确地校正图像，提高计算机视觉应用的性能，例如目标检测、追踪、3D重建等。此外，优化的标定过程对于实时或嵌入式系统尤其重要，因为它直接影响到计算速度和资源消耗。