camera-calibration-checker-board_9x7.pdf

可以直接用A4纸打印的视觉标定板图片。 原本是免费下载的，不知道为什么有人上传到csdn就要付费下载了，实在看不过去。 我上传一下文件，0积分供大家免费下载。 原下载地址：https://www.mrpt.org/downloads/camera-calibration-checker-board_9x7.pdf 计算机视觉中的相机标定是获取真实世界坐标与图像像素坐标之间关系的重要步骤，它对于诸如图像拼接、3D重建、物体识别等应用至关重要。"camera-calibration-checker-board_9x7.pdf" 提供了一个标准的9x7棋盘格图案，用于相机的标定过程。这个棋盘格的设计使得它可以直接在A4纸上打印，方便用户进行实验和测试。 棋盘格图案，也被称为角点检测模板，通常由黑白相间的正方形组成。在本例中，棋盘格是7行9列，共63个内角点。这些角点在标定过程中作为特征点被检测，用于计算相机的内参和外参。内参包括焦距、主点位置和畸变系数，而外参则涉及到相机的旋转和平移矩阵。 棋盘格的尺寸是关键参数，这里的正方形大小为20x20毫米，如果按照1:1的比例在A4纸上打印，确保了尺寸的一致性，这对于标定过程的精度至关重要。在实际操作中，棋板应该在不同的角度、距离和光照条件下被拍摄，以获取丰富的图像数据。 标定过程大致分为以下几个步骤： 1. 图像采集：使用待标定的相机拍摄棋盘格图像，确保覆盖各种角度和距离。 2. 角点检测：通过算法（如角点检测器如Harris角点检测或 Shi-Tomasi 算法）自动识别棋盘格的角点。 3. 局部几何校正：根据检测到的角点，估计每个棋盘格角点在图像平面上的坐标。 4. 全局优化：通过最小化重投影误差，求解相机的内参和外参。常用的优化方法是牛顿法或Levenberg-Marquardt算法。 5. 校正畸变：使用求得的畸变系数对图像进行校正，减少透视失真。 6. 验证和应用：通过将校正后的图像与原始图像对比，评估标定结果的准确性。然后可以将标定信息应用于后续的计算机视觉任务中。 "camera-calibration-checker-board_9x7.pdf" 文件提供了一个实用工具，帮助研究人员和工程师进行相机标定，提高计算机视觉系统的性能。免费分享这种资源促进了技术的普及和进步，避免了不必要的费用，有助于更多的人参与到这一领域的学习和探索中。