Simone摄像机标定
的有关信息介绍如下：摄像机标定是用于三维模型建立的方法，通过确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，建立相机成像的几何模型。这些几何模型参数包括相机的内外参数，以及可能存在的畸变参数。摄像机标定的目的是恢复三维模型，其精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好摄像机标定是做好后续工作的前提，提高标定精度是科研工作的重点所在。摄像机标定的方法包括传统相机标定法、主动视觉相机标定方法、相机自标定法和零失真相机标定法。传统相机标定法需要使用尺寸已知的标定物，通过建立标定物上坐标已知的点与其图像点之间的对应，利用一定的算法获得相机模型的内外参数。这种方法在标定过程中始终需要标定物，且标定物的制作精度会影响标定结果。自标定方法则利用相机运动的约束或场景中的平行或正交信息，如消失点，进行在线定标，具有灵活性强的特点，但实际应用中并不实用。零失真相机标定法则无需知道相机内部的结构，无需建立几何模型，每一个像素矢量在空间都是独立标定的。在实际操作中，摄像机标定的步骤通常包括打印棋盘格作为标定物，调整标定物或摄像机的方向拍摄一些不同方向的照片，从照片中提取棋盘格角点，估算理想无畸变情况下的内外参数，应用最小二乘法估算实际存在径向畸变下的畸变系数，最后使用极大似然法优化估计，提升估计精度。摄像机标定的应用广泛，例如在机器视觉应用中，通过标定可以确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，这对于三维模型建立、物体识别和定位等任务至关重要。此外，在工业机器人视觉检测系统中，摄像机标定也是识别并定位目标物的基础和最重要的工作之一。
