相机标定实验报告.docx

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1、相机标定一、实验原理相机标定就是求解相机的内参数以及畸变参数的过程。相机的标定主要有两种：传统的摄像头标定方法和摄像头自标定方法，典型的有：（1）Tsai（传统的标定方法）；（2）张正友（介于传统和自标定之间）。1999年，微软研究院的张正友提出了基于移动平面模板的相机标定方法。此方法是介于传统标定方法和自标定方法之间的一种方法，传统标定方法虽然精度高设备有较高的要求，其操作过程也比较繁琐，自标定方法的精度不高，张正友标定算法克服了这两者的缺点同时又兼备二者的优点，因此对办公、家庭的场合使用的桌面视觉系统(DVS)很适合。张正友标定方法由于简单、效果好而得到广

2、泛使用。张正友标定法的标定步骤：1、打印一张模板并贴在一个平面上；2、从不同角度拍摄若干张模板图像；3、检测出图像中的特征点；4、求出摄像机的外参数（单应性矩阵）和内参数（最大似然估计）；5、求出畸变系数；6、优化求精。张正友标定方法的主要思想是：1、相机内参矩阵其中，q的坐标系是默认的OpenCV的像素坐标系，Q的坐标系是标定板坐标系，Z轴为0，原点在标定板的某个内角点上（标定板上角点的坐标均为[*,*,0]的形式），在OpenCV3.0中使用的是（[i∗Squres_Size，j∗Square_Size，0]的形式）。其中fx和fy表示相机x轴和y轴的焦距

3、，s表示成像平面x轴和y轴的不正交性。2、基础公式对于不同位置的棋盘格到相机的成像，可以使用下面的公式进行表示：其中，[R

4、t]表示棋盘格坐标系相对于相机坐标系的位姿。把矩阵R和写开，如下式所示：进行化简得：其中[uv1]是已知量，[XY1]也是已知量，A和[r1r2t]是未知量。其中H=A[r1r2t]又叫做单应性矩阵，可以使用下面的3中所述的方法求解。3、单应矩阵求解这里使用的方法基于最大似然准则：假设提取的m存在均值为0，噪声协方差矩阵为的高斯白噪声。则优化目标为其中其中是矩阵H的第i列，并且假设已知，求解上面的非线性优化问题可以使用LM算法。初始值求解

5、：令，则可以重写为对于n个点，对应n个方程，Lx=0，其中x是1×9的，L是2n×9的。x的解对应于L的最小奇异值的右奇异向量。4、求解相机内参利用约束条件求解内参矩阵A：在公式中，由于r1和r2是单位向量且是正交的，所以存在下面的关系：上面的公式写成方程组的形式如下所示：上面的等式是一个最小二乘问题，可以使用SVD求解.由于A有5个参数：α，β，u0，v0，γ一个单应性矩阵对应两个约束，所以求解A需要3个单应性矩阵，也就是最小需要3幅图像（超定方程）。当然，也可以使用两个单应性矩阵，此时需要令γ=0。算出了b之后，可以用下面的公式求A。5、求解相机外参在上面

6、求解了相机的内参之后，可以求出棋盘格的位姿，公式如下：在OpenCV中，上面的公式是用来求解优化参数的初始值的，最终的结果是使用优化的方法得到的。由于存在误差，还是需要迭代求解以提高精度（问题描述如下）：给定棋盘格的n个图像和m个角点，并假设图像点被独立同分布的噪声影响。似然函数如下所示：其中旋转矩阵R用向量r表示（罗巨格公式）。6、相机的畸变参数求解记(u,v)为理想的像素坐标，为实际观测得到的像素坐标（受到畸变）。同样的，有归一化的相机坐标系(x，y)和。对于径向畸变：用像素坐标表示则为：写成如下形式：给定n个图像中的m个点，可以得到2mn个方程，记为Dk

7、=d。则最小二乘方法求解：如果求解了畸变参数k1和k2，则可以求解出没有畸变的坐标，从而使用上面的方法求解位姿和内参。（畸变参数k1和k2初始化可以简单的设为0。）OpenCV的模型还包括了切向畸变，并且镜像畸变有三项。因此，OpenCV中一共有五个参数[k1,k2,p1,p2,k3]。7、OpenCV的标定步骤1、初始化参数求解；a、求解单应性矩阵；b、根据理论的第4步求解相机内参的初始值；c、根据理论的第5步求解相机外参的初始值；d、畸变参数设置为0。2、迭代求解总体最小二乘问题，也就是上面6所示的最小二乘问题。一、实验结果此处只显示一张图片为例，下图为原

8、图片、校正后的图片以及标定的图片：运行结果如下：每幅图像的标定误差：第1幅图像的平均误差：0.像素第2幅图像的平均误差：0.像素第3幅图像的平均误差：0.像素第4幅图像的平均误差：0.06671像素第5幅图像的平均误差：0.像素第6幅图像的平均误差：0.像素第7幅图像的平均误差：0.像素第8幅图像的平均误差：0.像素第9幅图像的平均误差：0.像素第10幅图像的平均误差：0.像素总体平均误差：0.像素相机内参数矩阵：[4647.4,0,936.16;0,4672.9,397.63;0,0,1]畸变系数：[-0.,-3.0159,-0.,-0.,-2.8699]第

9、1幅图像的旋转向量：[-20.292;