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摄像机标定原理是什么【图文】作为一款高端数码产品 , 相机已经深深融入了我们的生活 。随着科学技术的不断发展 , 相机的成像技术也越来越成熟 。很多时候我们只能在表面上看到这个摄像头或者那个摄像头成像不清晰 , 像素高度不高 。其实这些参数很大程度上是由摄影的成像技术决定的 , 而成像技术中一个非常专业的问题就是摄像机的标定 , 就是通过摄像机在传感器上的成像 , 计算出现实世界中每个物体的距离和参数 。
相机标定原理是什么?
利用摄像头拍摄的图像还原房间内的物体空 。这里 , 可以假设在三维空空间中 , 摄像机拍摄的图像与物体之间存在简单的线性关系:[image]=M[object] 。这里 , 矩阵m可以看作是相机成像的几何模型 。m中的参数是相机参数 。通常 , 这些参数是通过实验和计算获得的 。这个求解参数的过程叫做摄像机标定 。
摄像机标定是机器视觉领域的一个入口问题 , 分为传统的摄像机标定方法和摄像机自标定方法 。有许多标定方法 , 如蔡(传统)和张(介于传统和自标定之间) 。
【摄像机标定原理是什么【图文】】相机成像模型和四个坐标系(一般原理) 。
相机模型采用经典的针孔模型 , 像面&pi代表视角平面 , 其距光心的距离为f(镜头焦距) 。
四个坐标系分别是:世界坐标系(Ow)、相机坐标系(Oc)、图像物理坐标系(O1 , 单位mm)和图像像素坐标系(O , 位于视野平面左上角 , 单位pix) 。
空某点P到其像点P的坐标转换过程主要是通过这四套坐标系的三次变换来实现的 。首先对世界坐标系进行平移变换得到相机坐标系 , 然后根据三个角度的变换得到图像的物理坐标系 , 最后根据像素与公制单位的比例得到图像的像素坐标系 。(实际应用过程是这个的逆过程 , 即从像素长度知道实际长度) 。
Ps:通过摄像机的标定 , 可以得到视场上mm/pix的分辨率 。对于视野之外的物体 , 仍然需要进行坐标转换 , 以获得视野上的分辨率 。
计算摄像机标定技术最基本的方法之一是通过针孔成像原理 。什么是针孔成像?是指光线通过一个小孔后 , 可以在另一块板上投射出一个完整的图像 , 这就是所谓的针孔成像 。在这种成像技术中 , 有一个很重要的参数 , 就是角度 , 所有物体的投影都会受到这个角度的影响 。所以我们可以通过计算这个角度来计算现实世界中的所有物体 。
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