主动视觉与摄像机标定技术详解

"主动视觉标定方法-摄像机标定方法" 摄像机标定是计算机视觉领域中的一个关键环节，其主要目的是为了精确地获取摄像机的内在特性以及它与外部世界的几何关系。摄像机标定的目标是建立从像素坐标到世界坐标之间的映射关系，以便进行准确的三维重建和其他视觉任务。 1、引言 摄像机标定是三维重建过程中的基础，它涉及到从图像中获取空间点的三维坐标。这个过程包括确定图像对应点、摄像机标定和摄像机运动参数的计算。三维重建对于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实、无人机等多个领域都有重要作用。 2、摄像机标定方法的分类 摄像机标定方法通常分为以下几类： - 传统摄像机标定：这类方法通常利用已知几何形状的物体（如棋盘格）作为标定对象，通过采集多视角的图像来推算摄像机参数。 - 主动视觉摄像机标定：这种方法利用特定的硬件或算法设计，通过操纵摄像机或环境来获取额外的信息，提高标定的精度和鲁棒性。 - 摄像机自标定：这种技术允许摄像机在没有外部参考的情况下自我标定，通常适用于动态环境或移动设备。 3、主动视觉摄像机标定方法 主动视觉标定方法主要通过控制光源、运动或者操纵物体来改变场景的视觉信息，从而帮助系统获取更多的几何约束，提高标定的准确性和稳定性。例如，可以使用结构光投影、光条编码、动态图案等技术，或者通过控制摄像机的移动来增加观测角度和数据多样性。 4、摄像机的内参数矩阵K 摄像机内参数矩阵K包含了镜头畸变系数、焦距、主点坐标等信息。在齐次坐标形式下，它可以表示为： \[ K = \begin{bmatrix} f_u & 0 & c_u \\ 0 & f_v & c_v \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{bmatrix} \] 其中，\( f_u \) 和 \( f_v \) 是分别对应于x轴和y轴的焦距，\( c_u \) 和 \( c_v \) 是图像坐标系原点在像素坐标系中的位置，\( (u, v) \) 是像素坐标。 5、摄像机坐标系和图像坐标系 - 世界坐标系是全局参考框架，所有物体的三维位置相对于此坐标系定义。 - 摄像机坐标系是摄像机内部的参考框架，其中Z轴指向摄像机的光轴，X轴和Y轴构成水平和垂直平面。 - 图像坐标系是像素的二维表示，每个像素有对应的(u, v)坐标。 通过摄像机标定，可以将世界坐标系中的点转换到图像坐标系，然后反向转换回世界坐标系，实现从图像到现实世界的三维重建。这一过程对于理解和实现各种计算机视觉应用至关重要，如目标检测、跟踪、姿态估计等。