基于圆形标定点的相机几何参数的标定 |
您所在的位置:网站首页 › 圆形的一点透视 › 基于圆形标定点的相机几何参数的标定 |
文章:Geometric camera calibration using circular control points 链接:http://www.ee.oulu.fi/~jth/calibr/ 相机标定可以归纳为P−n−P(Perspective-n-Point)的问题,即已知三维物点坐标和对应的二维投影坐标,求解相机参数。由于镜头的畸变(径向和切向)带来非线性成像模型,一般求解方法分为两步: 不考虑畸变,成像模型为线性模型,利用线性求解方法求出初始解 考虑畸变,利用初始解和成像模型对三维物点投影得到的投影点与观测点形成最优问题, 通过最小二乘进行估计。 这篇文章的精彩之处在于给出逆畸变模型,在上两步的基础上,利用逆畸变模型进一步优化畸变参数。 文章的主要框架内容: 1.相机模型 1.1正投影模型 1.2反投影模型 1.3需要标定的参数: 2.圆形标定点的偏差校正 3.逆畸变模型 3.1递归逆畸变模型 3.2非递归逆畸变模型: 4.利用逆畸变模型优化畸变系数 5.验证逆畸变模型的精度 参考文献: 1.相机模型 1.1正投影模型相机的内参: 相机的外参: 相机的畸变模型: 1.2反投影模型 1.3需要标定的参数: 2.圆形标定点的偏差校正透视投影不是保形变换,直线在透视投影模型下为直线,一般二维或三维形状与图像平面不共面时会发生变形。常用的标定板是棋盘格,棋盘格的角点是包型变换,但不易精准检测。圆形标定板也是校准中常用的标志板,圆形可以准确的找到中心点,但通过透视投影圆心会发生偏差。 令: 则圆的表示形式: 得: 因为反相机模型: 3.逆畸变模型畸变矫正: 3.1递归逆畸变模型由(4)可得: 3.2非递归逆畸变模型: 4.利用逆畸变模型优化畸变系数 5.验证逆畸变模型的精度未矫正坐标和扭曲坐标之间的差异可用直方图表示,表明误差小于0.01像素。 参考文献: [1]K. Kanatani,Geometric computation for Machine Vision, Oxford: Clarendon Press, 1993. 本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。 计算机视觉精品课程推荐: 1.面向自动驾驶领域的多传感器数据融合技术2.彻底搞透视觉三维重建:原理剖析、代码讲解、及优化改进3.国内首个面向工业级实战的点云处理课程4.激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法梳理和代码讲解5.彻底搞懂视觉-惯性SLAM:基于VINS-Fusion正式开课啦6.彻底搞懂基于LOAM框架的3D激光SLAM: 源码剖析到算法优化7.彻底剖析室内、室外激光SLAM关键算法原理、代码和实战(cartographer+LOAM +LIO-SAM) 干货领取: 1. 在「3D视觉工坊」公众号后台回复:3D视觉,即可下载 3D视觉相关资料干货,涉及相机标定、三维重建、立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、多视图几何等方向。 2. 在「3D视觉工坊」公众号后台回复:3D视觉github资源汇总,即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的3D检测、6D姿态估计源码汇总等。 3. 在「3D视觉工坊」公众号后台回复:相机标定,即可下载独家相机标定学习课件与视频网址;后台回复:立体匹配,即可下载独家立体匹配学习课件与视频网址。 重磅!3DCVer-学术论文写作投稿 交流群已成立 扫码添加小助手微信,可申请加入3D视觉工坊-学术论文写作与投稿 微信交流群,旨在交流顶会、顶刊、SCI、EI等写作与投稿事宜。 同时也可申请加入我们的细分方向交流群,目前主要有3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、多传感器融合、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别、目标跟踪、视觉产品落地、视觉竞赛、车牌识别、硬件选型、学术交流、求职交流、ORB-SLAM系列源码交流、深度估计等微信群。 一定要备注:研究方向+学校/公司+昵称,例如:”3D视觉 + 上海交大 + 静静“。请按照格式备注,可快速被通过且邀请进群。原创投稿也请联系。 ▲长按加微信群或投稿 ▲长按关注公众号 3D视觉从入门到精通知识星球:针对3D视觉领域的视频课程(三维重建系列三维点云系列结构光系列、手眼标定、相机标定、orb-slam3知识点汇总、入门进阶学习路线、最新paper分享、疑问解答五个方面进行深耕,更有各类大厂的算法工程人员进行技术指导。与此同时,星球将联合知名企业发布3D视觉相关算法开发岗位以及项目对接信息,打造成集技术与就业为一体的铁杆粉丝聚集区,近2000星球成员为创造更好的AI世界共同进步,知识星球入口: 学习3D视觉核心技术,扫描查看介绍,3天内无条件退款 圈里有高质量教程资料、可答疑解惑、助你高效解决问题 觉得有用,麻烦给个赞和在看~ |
CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |