基于2D靶标的摄像机标定方法详解

"本篇文档是关于北京航空航天大学机器视觉课程中的一项大作业——《基于2D靶标的摄像机标定》，由学生郭德纲完成，学号SY1616166。机器视觉系统是现代计算机技术的重要应用领域，它利用摄像机获取目标物体图像，通过图像处理和分析获取物体的几何信息，实现自动化识别和决策。 在机器视觉系统中，关键步骤之一是摄像机标定，即确定摄像机的内在参数和外在参数，以便正确地将二维图像映射到三维空间。摄像机模型是描述这种映射关系的基础，它包括了镜头焦距、主点、视场角等参数。标定过程通常涉及理解并区分不同的坐标系，如像素坐标系和毫米单位的图像坐标系，以及摄像机坐标系。 首先，像素坐标系以图像左上角为原点，用行数和列数表示每个像素的位置。而毫米单位的图像坐标系则是为了将像素位置与实际物理尺寸关联起来，通过特定的像素尺寸比例，可以将图像像素转换为物理世界的空间坐标。摄像机坐标系中，光心、光学中心和图像平面的设定至关重要，它们决定了图像如何在物理空间中投影。 摄像机成像几何模型描绘了光线如何经过镜头、穿过传感器的过程，这涉及到像距、视场角、畸变等参数。通过实验测量和数学建模，可以求解这些参数，从而完成摄像机标定。这个过程对于许多应用，如机器人导航、工业检测、自动驾驶等领域都是必不可少的。 基于2D靶标的摄像机标定是一个涉及图像处理、几何变换和相机模型理解的实际操作，它不仅理论性强，而且实践性也极高，是机器视觉研究和工程应用中的核心环节。完成这项作业，学生郭德纲不仅深化了对机器视觉原理的理解，还掌握了关键的编程和实验技能。"