张正友标定法是通过一种机器学习的方法,利用大量匹配的数据点像素坐标、世界坐标,基于极大似然估计拟合得到一个最优解,所以一定程度上,数据越多,结果就越准确,但是这里也需要注意,采集数据应该要分布均匀,尽可能均匀分布相机视界的所有位置,也就是尽量满足机器学习数据的独立同分布要求~~。 如下图所示,就差不多这样,...
1.制作棋盘格标定板,图片如上,选用的是10*7的 2.标定板离相机距离,要保证图片的20%被标定板覆盖 3.拍摄至少10~20张 4.相对相机不同方向拍摄标定板 5.拍摄过程不要采用自定对焦方式,也不要改变焦距(作为摄影爱好者,之后我会写一篇关于单反相机的科普知识) 基于Python-openCV的标定原码如下: import cv2 as c...
内角点指的是,标定板上不挨着边界的角点(如图一标定板大小为6×9)。 三、张正友标定相机 (一)张正友标定相机原理 1.求得相机内参数: 用于标定的棋盘格是特制的,其角点坐标已知。标定棋盘格是三维场景中的一个平面∏,棋盘格在成像平面为π(知道了∏与π的对应点坐标之后,可求解两个平面1对应的单应矩阵H)。
遂打算自己写一个小工具,可以完成ROS相机标定包差不多的功能,但是只用图片就可以。 下载地址 https://github.com/chenyr0021/camera_calibration_tool 环境 本代码在一下环境通过测试: Ubuntu: 16.04 Python: 3.5.2 OpenCV: 3.2.0 依赖的python包: - numpy - xml 功能概览 1. 使用图片完成相机标定,并将结果...
本文希望通过对两部相机(分别是大FOV和小FOV)的标定,给出有用的实践经验,会持续更新至标定结束。 张正友标定法理论部分的详细推导(手动推导)和Python代码可以点下面链接,包括Opencv模块和Matlab对于畸变矫正的对比也可以在链接中找到,这篇内容重点讲自己的实践结果。
("caliberation_result.txt");/* 保存标定结果的文件 *///读取每一幅图像,从中提取出角点,然后对角点进行亚像素精确化cout<<"开始提取角点………";intimage_count=0;/* 图像数量 */Size image_size;/* 图像的尺寸 */Size board_size =Size(4,6);/* 标定板上每行、列的角点数 */vector<Point2f...
摄像头标定的最后一步是:将世界坐标中的三维点及其在所有图像的二维位置传递给OpenCV的calibrateCamera 方法。这是基于张正友的一篇论文。数学上有点复杂,需要线性代数的背景知识。 来看看calibrateCamera方法的语法 C++ Python 其中 摄像头标定源代码 摄像头标定的Pytho...
2 标定结果 基于 opencv 库用 python 语言实现相机标定，张正友相机标定基本流程图如下图所示。双目视觉...
张正友标定相机原理 1.求得相机内参数: 用于标定的棋盘格是特制的,其角点坐标已知。标定棋盘格是三维场景中的一个平面∏,棋盘格在成像平面为π(知道了∏与π的对应点坐标之后,可求解两个平面1对应的单应矩阵H)。 根据相机成像模型,P为标定的棋盘坐标,p为其像素点坐标。则 ...
摄像头标定的最后一步是:将世界坐标中的三维点及其在所有图像的二维位置传递给OpenCV的calibrateCamera 方法。这是基于张正友的一篇论文。数学上有点复杂,需要线性代数的背景知识。 来看看calibrateCamera方法的语法 C++ Python 其中 摄像头标定源代码 摄像头标定的Python和C++代码如下。利用下面的链接,下载所有的图像和代码...