一、自标定含义和意义 摄像机自标定方法不需要标定块,只是通过摄像机在运动过程中建立多幅图像之间对应的关系,直接进行标定,它克服了传统标定方法的缺点,灵活性较强,它的缺点是标定过程复杂,使用非线性方法标定,鲁棒性差,精度也不高。现在已有的自标定技术大致可以分为:基于 Kruppa 方程的自标定方法、基于二次曲面的...
视球模型法 •视球模型法是一种最基本的自标定方法,适用于基于运动的标定技术。 •核心思想是通过计算摄像机在运动中捕捉的视场变化,自动推导出相机的内外参数。 •视球模型法的优点是简单易懂,适用于传统计算机视觉应用。但缺点是对标定场景要求较高,且只适用于摄像机移动的情况。 平面模型法 •平面模型法...
Chen S Y等人在假设已知相机和投影仪内参情况下,提出一种自标定算法获得相机和投影仪的相对位置关系,与之类似的还有文献等;AI I K等人提出一种新的标定构架,他们搭建的结构光系统由多个相机和一个投影仪组成,但是投影仪的投影过程由人为设置或者控制;范剑英等人针对双相机-单投影仪的结构光系统进行自标定,内参通过一...
结构光系统部分标定是假设视觉系统中内参或外参部分已知,通过已知参数结合自标定算法求解夫知参数,通常已知相机-投影仪内参,标定外参。Chen S Y等人在假设已知相机和投影仪内参情况下,提出一种自标定算法获得相机和投影仪的相对位置关系,与之类似的还有文献等;AII K等人提出一种新的标定构架,他们搭建的结构光系统由多个...
相机自标定法主要包括以下步骤: 1.图像采集 在进行相机自标定之前,首先需要采集一系列不同视角下的图像。这些图像应当包含丰富的场景信息,以便于后续的特征提取和匹配。 2.特征提取 从采集到的图像中提取特征点。常用的特征提取方法有关键点提取(如SIFT、SURF等)和边缘检测。这些特征点将用于后续的特征匹配。 3.特征...
3)在训练期间应用了一个额外的自监督信号点云距离损失; 4)不是直接回归外部参数,而是预测从初始校准到 ground truth 的未校准偏差。 1. 网络框架: 提出的标定网络分为三个部分: 1)特征提取网络 2)特征匹配层 3)特征全局聚合 由于每个部分都是可微的,因此对CNN可以执行端到端训练。
有个摄影师在拍摄古建筑的时候,用了相机自标定,结果照片的精度大大提高。那些古建筑的细节都清晰地展现出来,就像把古建筑搬到了你面前一样。还有个机器人公司,用相机自标定让机器人更好地识别周围环境,工作效率大大提高。这不是超棒吗? 相机自标定真的是个超厉害的技术,能让相机变得更强大,给我们的生活带来更多...
王子为提出了一种基于单应矩阵的摄像机自动标定算法,通过对摄像机内外参数进行标定。范剑英等人. 提出了一种通过一块圆点平面标定板进行标定,再利用自标定算法标定外参。刘顺涛等人研究了基于矩阵变换的摄影测量法、基于几何关系的三角测量法、多项式拟合法3种标定方法,并将3 种方法的五大具体标定特性进行了对比分析。
绝对对偶二次曲面自标定法是一种计算机视觉中的研究方法,用于从多个图像中重建三维场景并标定相机参数。它利用了曲面上任意点的自对应关系,来恢复相机的内外参数。这种方法能够在无需事先已知的绝对平面或绝对尺度的情况下,自动估计相机的内外参数,从而实现三维重建和摄像机标定。 绝对对偶二次曲面自标定法的原理基于对...
自标定方法基于相机的特征点,通过在图像中检测和匹配特征点来确定相机的内部参数和外部参数。下面将详细介绍Halcon的自标定方法。 1. 特征点提取 在自标定过程中,首先需要从图像中提取特征点。Halcon提供了多种特征点提取算法,如Harris角点检测、SIFT算法等。根据实际应用场景的需求,选择合适的算法进行特征点提取。 2....