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,...
涉及到代码输出值的,建议查询opencv的docs。 一、相机标定的目的 我们首先要明白两个问题:1、相机是如何成像的?2、相机标定的目的是什么? 1、相机是如何成像的呢? 相机成像系统中,共包含四个坐标系:世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。对于这四个坐标系中之间的关系还不太明白成像原理的同学需要先...
# 加载标定参数withnp.load("calibration_params.npz")asX:mtx,dist=[X[i]foriin('mtx','dist')]# 读取图片并进行畸变校正img=cv2.imread('path/to/image.jpg')h,w=img.shape[:2]newcameramtx,roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))# 进行重映射以校正畸变dst=cv2.undistort...
需要注意标定板的大小是标定板在水平和竖直方向上内角点的个数。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...
张正友标定法标定相机的内外参数的思路如下: 1)、求解内参矩阵与外参矩阵的积; 2)、求解内参矩阵; 3)、求解外参矩阵。 1、求解内参矩阵与外参矩阵的积 将世界坐标系固定于棋盘格上,则棋盘格上任一点的物理坐标 ,因此,原单点无畸变的成像模型可以化为下式。其中, ...
gamma=tan\alpha\cdot f_{y} ,这个参数叫做畸变参数,并不是由推导得来的, \alpha 等于感光芯片安装时相对镜组平面倾斜的角度,然而这个值通常都很小,所以虽然张正友原文里进行了求解,但是实际上不论是Matlab还是Opencv现在都很少用到(可以用),给出的计算结果这一项往往就是0,但是为了还原张正友标定法,我们先带上...
接着运用OpenCV的Python接口进行内参和外参的求解，最后利用优化算法调整畸变参数。10. 每一步都犹如解开一个数学谜题，一步步将复杂的世界图像简化为精确的数学模型。这就是张正友标定法的数学原理和Python实践的概览，它在相机标定领域中发挥着不可或缺的作用，帮助我们理解并掌握这个关键的图像处理技术。
接着运用OpenCV的Python接口进行内参和外参的求解，最后利用优化算法调整畸变参数。每一步都犹如解开一个数学谜题，一步步将复杂的世界图像简化为精确的数学模型。这就是张正友标定法的数学原理和Python实践的概览，它在相机标定领域中发挥着不可或缺的作用，帮助我们理解并掌握这个关键的图像处理技术。
这里有一个鱼眼校正的:https://blog.csdn.net/hpuhjl/article/details/80899931 张正友标定和校正就到这里了。 其实github速度也不慢的: github地址:https://github.com/lcl1026504480/opencv-python-turorial 码云地址:https://gitee.com/lcl1026504480/opencv-python-turorial...
【摘要】 使用Opencv实现张正友法相机标定之前,有几个问题事先要确认一下,那就是相机为什么需要标定,标定需要的输入和输出分别是哪些?相机标定的目的:获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像。相机标定的输...