十五、OpenCVSharp实现相机标定
文章目录
- 简介
- 一、相机模型
- 1. 针孔相机模型
- 2. 畸变模型（径向畸变、切向畸变）
- 二、标定板的设计和使用
- 1. 常见的标定板类型（如棋盘格、圆形标定板）
- 2. 标定板图像的采集要求
- 三、相机标定的步骤
- 1. 角点检测和提取
- 2. 求解相机内参和外参
- 3. 标定结果的评估和优化
- 四、相机标定的应用
- 1. 三维重建
- 2. 增强现实
- 总结
简介
相机标定是计算机视觉和图像处理中的重要步骤，它确定了相机的内部参数和外部参数，以便准确地从二维图像中恢复出三维信息。
一、相机模型
1. 针孔相机模型
针孔相机模型是一种简单而常用的相机模型。它将相机抽象为一个小孔（针孔），光线通过这个小孔在成像平面上形成倒立的图像。
在针孔相机模型中，物体的三维坐标通过投影变换映射到二维图像平面上。这个投影变换可以用一个矩阵表示，它包含了相机的内部参数和外部参数。
2. 畸变模型（径向畸变、切向畸变）
实际的相机镜头往往存在畸变，这会导致图像中的物体形状发生变形。常见的畸变类型有径向畸变和切向畸变。
径向畸变是由于镜头的形状引起的，使得图像中的物体在径向方向上发生变形。它可以用二次多项式来描述，通常包括桶形畸变和枕形畸变。
切向畸变是由于镜头与成像平面不平行引起的，使得图像中的物体在切向方向上发生变形。它可以用一次多项式来描述。
二、标定板的设计和使用
1. 常见的标定板类型（如棋盘格、圆形标定板）
标定板是用于相机标定的重要工具。常见的标定板类型有棋盘格标定板和圆形标定板。
棋盘格标定板由黑白相间的正方形组成，其角点易于检测和识别。它适用于大多数相机标定场景，并且有很多成熟的算法可以用于角点检测。
圆形标定板由一系列等间距的圆形组成，其圆心也可以作为特征点进行检测。圆形标定板在一些情况下可能比棋盘格标定板更具优势，例如在图像中存在部分遮挡时。