相机标定就是求解上面的 K[R | t] 矩阵前提是我们已知了物体在世界中的三维坐标和在图像上的二维坐标。二维坐标的位置比较好确定,问题是如何确定三维坐标的位置,采用传统的办法就是构造一个标定板,标定板的3个平面相互垂直,每个小孔的距离相等,通过标定板中的小孔可以确定物体在三维空间中的坐标。但是这种标定方式...
1.红框就是相机外参,R为旋转矩阵,T为平移向量;如果相机镜头和物体平面平行(室内定位中,有一种基于视觉的室内定位,定位方式就是在移动的小车上安装单目相机,在屋顶安装各种可识别的标签,相机的光轴一直与屋顶是垂直的),在这种情况下,旋转矩阵可以看作是单位向量及R=E,而平移向量T=0。 2.蓝框就是相机的内参,相...
calibrate_helper.py - 辅助相机标定的工具脚本。 run_calib_IR.py - 执行红外相机标定的脚本。 run_calib_RGB.py - 执行RGB相机标定的脚本。 Cam2World3D - 这个模块下实现了图像坐标到世界坐标的3d转换,主要实现方式有基于pnp的,还有基于平面直线的算法,具体里面还有很多,可以点进去查看详情,最新的stackpnp+s10...
1.红框就是相机外参,R为旋转矩阵,T为平移向量;如果相机镜头和物体平面平行(室内定位中,有一种基于视觉的室内定位,定位方式就是在移动的小车上安装单目相机,在屋顶安装各种可识别的标签,相机的光轴一直与屋顶是垂直的),在这种情况下,旋转矩阵可以看作是单位向量及R=E,而平移向量T=0。 2.蓝框就是相机的内参,相...