关于相机自标定算法的研究 引言 车载摄像头由于其光学特性经常引起畸变,为了获得正常图像需要对摄像头进行标定从而进行矫正。摄像机标定通常包括传统标定方法、基于主动视觉的方法和自标定方法[1]。目前常见的标定算法通常使用棋盘格等标定物,但这种方法可能受到标定板图像数量的限制,尤其是在需要使用多张图像匹配的情况下,...
算法主要包括三个模块:关键帧生成模块、在线初始化模块、尺度更新和全局BA模块。 关键帧生成模块:包括两个并行的单目VO前端,该模块对捕获的图像进行处理,并输出基于稀疏映射点的同步关键帧。 在线初始化模块:包括3步过程,在每一步都求解了几个线性方程。第一个过程:解耦了陀螺仪偏差估计和外部方向标定,并进行迭代求...
利用有一定的纹理的标定板来解决双目匹配的问题。利用滤波器和距离信息可以很好的处理点云,保证处理后的点云来自两个传感器共视的部分来更好的做标定。 B. 目标分割 标定算法的第一步是提取标定板上不连续的点。所以针对来自激光雷达和双目相机的点云执行几个连续分割的过程。分割的第一步是找到点云的表示集合形状...
传感器自标定算法是一种用于自动校准传感器参数的技术。传感器在使用过程中可能会受到环境条件的影响,导致输出值偏离理想值。为了保证传感器的准确性和可靠性,需要进行定期的校准。 传感器自标定算法通常包括以下几个步骤: 1.数据采集:通过传感器获取一系列稳定的输入数据。这些数据可以是传感器在不同条件下的输出值,如温度...
一种改进的基于九圆点的摄像机自标定算法摄像机自标定算法是计算机视觉领域中的一项核心技术,用于通过对摄像机本身的内部参数(比如焦距、畸变)和外部参数(比如旋转和平移)进行自动标定,从而提高摄像机的精度和准确性。本文将介绍一种改进的基于九圆点的摄像机自标定算法,该算法在原有算法的基础上进行了优化和改进,提高...
标定算法的第一步是提取标定板上不连续的点。所以针对来自激光雷达和双目相机的点云执行几个连续分割的过程。分割的第一步是找到点云的表示集合形状的点集。也即是找到标定板上点。利用标定板是一个平面的优点,我们直接在原始点云中执行平面检测的算法。有一些严格的约束来保证我们找到的平面确实是标定板的平面。第...
一、自标定矩阵算法的基本原理 自标定矩阵算法是基于相机成像原理和几何学知识的计算方法,其基本原理可以简单概括为通过对多张图片的特征点匹配和变换矩阵求解来估计相机内参和外参。其中,相机内参包括焦距、主点坐标和畸变参数等,外参则包括相机的位置和方向等信息。 在实际应用中,自标定矩阵算法通常通过以下步骤进行计算...
视觉惯性里程计(VIO)的在线初始化和自标定方法大多只能估计一个相机和惯性测量单元(IMU)对之间的外部参数(方向和平移)。其并不适用于双目VIO(相机-IMU和相机-相机同时存在)。这篇论文中,通过利用多传感器之间的几何约束解决了这个问题。论文提出了一种在线的算法用于估计速度、重力、IMU偏置的初始化,同时标定相机-相...
视觉惯性里程计(VIO)的在线初始化和自标定方法大多只能估计一个相机和惯性测量单元(IMU)对之间的外部参数(方向和平移)。其并不适用于双目VIO(相机-IMU和相机-相机同时存在)。这篇论文中,通过利用多传感器之间的几何约束解决了这个问题。论文提出了一种在线的算法用于估计速度、重力、IMU偏置的初始化,同时标定相机-相...
另一种比较高级一点的标定算法是halcon里面的自动手眼标定算法，该方法可以做到自动化，设置好参数后能自动...