相机标定

相机标定

相机标定方法相机标定是确定相机内部参数和畸变参数的过程，以便将图像中的像素坐标转换为真实世界中的物理坐标。常见的相机标定方法包括：基于‌棋盘格标定板的‌张正友标定法：这是相机标定的经典方法之一，通过拍摄一个已知几何形状（如棋盘格）的标定板，利用这些已知的三维空间点和它们在图像中对应的二维像素点来计算相机参数。这种方法成像约束强，标定过程简单、算法鲁棒性高，但高精度参照物制作维护成本高。‌基于‌主动视觉的相机标定方法：通过人为精确控制相机或目标作特殊运动（如纯旋转、平移等）获取多幅图像，并利用可控的定量化运动约束来确定相机内外信息。这种方法不需要标定物，但对控制设备要求严格，限制了应用推广。‌‌相机自标定方法：无需设置参照物或控制相机精确运动，仅利用多帧图像对应点的几何一致性约束关系解算相机基本矩阵。这种方法不依赖于场景结构和运动信息，但精度和鲁棒性较差。‌‌零失真相机标定技术：将相机看作“成像灰盒”，不需要知道相机内部的任何信息，仅借助于显示一组相移光栅的LCD显示屏，就可以得到相机每个像素的外部几何特性和色差特性，适用于所有镜头。‌智能化相机标定：利用‌人工神经网络（‌ANN）等技术，通过训练网络来准确描述输入输出在欧氏空间的高维非线性映射，从而得到精确的标定模型。相机标定应用场景相机标定在机器视觉、计算机视觉、摄影测量等领域有着广泛的应用，包括但不限于：三维重建：通过相机标定，可以准确地将二维图像中的像素坐标转换为三维空间中的物理坐标，从而实现三维场景的重构。机器人视觉：在机器人导航、目标识别与跟踪等任务中，相机标定是确保机器人能够准确理解环境信息的关键步骤。摄影测量：在摄影测量中，相机标定是获取高精度测量数据的基础，广泛应用于地形测绘、建筑测量等领域。增强现实（AR）：在AR应用中，通过相机标定可以准确地将虚拟物体与真实场景融合，提升用户体验。