攝像機自標定課程概述相機標定介紹相機標定理論，包括相機內參數、外參數和畸變參數的含義及作用。自標定技術重點講解攝像機自標定的原理和方法，以及在實際應用中的重要意義。應用場景闡述攝像機自標定在機器人視覺、三維重建、虛擬現實等領域的應用。課程目標理解攝像機標定原理。掌握張正友標定法的步驟。運用OpenCV庫進行攝像機標定。攝像機標定概述攝像機標定是計算機視覺領域中一項基礎而重要的技術，其目的是確定攝像機內部和外部參數。內部參數是指攝像機自身的屬性，例如焦距、主點坐標和畸變系數等。外部參數是指攝像機在世界坐標系中的位置和姿態，包括平移向量和旋轉矩陣。攝像機標定的必要性1三維重建準確的相機參數是三維重建的基礎，用于獲得物體的真實尺寸和形狀。2機器人視覺機器人視覺系統依賴于相機標定，才能準確識別目標，完成抓取、操作等任務。3增強現實AR應用需要將虛擬物體疊加到現實場景中，相機標定確保虛擬物體與現實環境的精確融合。攝像機成像原理攝像機成像原理基于針孔模型。光線穿過攝像機鏡頭，在成像傳感器上形成倒立的圖像。成像過程涉及光學透鏡、成像傳感器以及數字信號處理等步驟。攝像機成像原理是計算機視覺的基礎，用于理解和解釋圖像信息。相機內參數焦距鏡頭焦距決定了成像的大小和視角。主點圖像中心，與鏡頭光軸的交點。傾斜系數傳感器與圖像平面不平行時的校正參數。相機外參數旋轉矩陣描述了相機坐標系與世界坐標系之間的旋轉關系。它是一個3x3的正交矩陣，用于將世界坐標系中的點旋轉到相機坐標系中。平移向量描述了相機坐標系原點在世界坐標系中的位置。它是一個3x1的向量，表示相機坐標系原點相對于世界坐標系原點的偏移量。相機畸變參數徑向畸變鏡頭中心到邊緣的距離越大，畸變越明顯切向畸變由鏡頭安裝不正導致，使直線彎曲變形標定原理和方法標定原理標定原理是利用已知世界坐標系中的點，通過相機成像得到對應的像素坐標系中的點，并根據兩者的對應關系，計算出相機內參數、外參數和畸變參數。標定方法常用的標定方法包括直接線性變換法（DLT）、張正友標定法、基于深度學習的標定方法等。張正友標定法經典算法張正友標定法是一種經典的相機標定方法，它利用平面棋盤格作為標定目標，通過求解圖像中棋盤格角點的世界坐標和圖像坐標之間的對應關系，來估計相機內參數、外參數和畸變參數。簡單易行該方法簡單易行，只需要一張棋盤格標定板和若干張不同角度拍攝的標定圖像即可，不需要復雜的設備和環境，因此在實際應用中得到廣泛應用。張正友標定法步驟1準備標定板使用標定板，并確保其在圖像中清晰可見。2采集圖像從不同角度拍攝標定板，獲取多張圖像。3提取角點使用圖像處理技術自動提取標定板的角點。4計算相機參數根據提取的角點信息，計算相機內參數、外參數和畸變參數。標定板簡介標定板是攝像機標定中必不可少的工具，它是一個具有特定幾何特征的平面物體，通常由黑白方格組成。標定板的尺寸和方格大小會影響標定精度，選擇合適的標定板對于獲得準確的標定結果至關重要。標定板設計要求1尺寸和分辨率標定板的尺寸應與相機視野匹配，分辨率足夠高，以保證每個角點的清晰識別。2角點間距角點間距應均勻，且易于識別，常用的間距為10mm或20mm。3角點數量角點數量應足夠多，至少應有10個以上角點，以提高標定精度。4材料標定板的材料應易于加工，且表面應平整，避免反光。標定圖像采集1準備標定板確保標定板清晰可見，背景簡單，光線充足。2移動標定板從不同角度拍攝標定板圖像，保證標定板在圖像中占有一定比例，并覆蓋相機視野的不同區域。3保存圖像將采集到的標定圖像保存為圖像格式，例如JPG或PNG。標定數據處理1圖像校正消除畸變影響2特征點提取識別標定板特征點3數據關聯匹配圖像和世界坐標相機內參數估計參數描述焦距(fx,fy)鏡頭焦距，決定圖像放大倍率。主點坐標(cx,cy)圖像中心坐標，決定圖像偏移。傾斜系數(s)鏡頭畸變，影響圖像幾何形狀。相機外參數估計相機外參數表示相機在世界坐標系中的位置和姿態相機畸變參數估計1徑向畸變主要由透鏡的形狀導致的畸變2切向畸變由透鏡的制造誤差引起的畸變標定結果評價重投影誤差衡量標定結果準確性的指標，越小越好。內參數一致性評估內參數估計的可靠性，例如焦距和主點。外參數穩定性驗證外參數的精度，例如旋轉和平移矩陣。標定精度影響因素標定板精度標定板的尺寸和位置精度直接影響標定結果的精度。圖像分辨率圖像分辨率越高，標定精度越高，但同時也會增加計算量。標定圖像數量標定圖像數量越多，標定結果越穩定，但同時也會增加標定時間。相機鏡頭畸變相機鏡頭畸變會影響標定結果的精度，需要進行畸變校正。常見標定誤差及解決1標定板平面誤差標定板的平面度誤差會導致內參數估計偏差。2圖像采集噪聲光線變化、傳感器噪聲都會引入誤差，影響標定精度。3標定點提取誤差角點檢測算法誤差會導致標定點坐標偏差，影響外參數估計。OpenCV標定實現1準備標定數據加載標定板圖像和角點坐標。2執行標定過程使用OpenCV提供的函數，計算相機內參數、外參數和畸變參數。3驗證標定結果評估標定精度并可視化標定結果。標定結果可視化通過可視化工具，例如OpenCV的`drawChessboardCorners`函數，可以直觀地觀察標定結果?？梢暬@示標定板上的角點，以及根據標定結果重建的3D空間場景。非標定平面標定無需標定板通過提取場景中的平面特征點，如直線和角點，進行標定。平面特征提取利用邊緣檢測和角點檢測算法提取平面特征。幾何約束利用平面幾何約束和相機成像模型估計相機參數。手眼標定原理1相機坐標系相機的坐標系2機器人坐標系機器人的坐標系3世界坐標系外部參考系手眼標定步驟11.數據采集采集機器人末端位姿和相機觀測到的標定板圖像22.特征提取提取標定板特征點并計算其在圖像中的像素坐標33.標定模型求解根據采集的數據和標定模型求解手眼變換矩陣44.精度評估評估標定結果的精度，并進行必要的優化機器人應用實例工業機器人，例如焊接機器人，可通過攝像機自標定獲取自身姿態信息，實現更精準的焊接操作。視覺導航機器人，例如AGV，可利用攝像機自標定