相机标定 标定板

相机标定是计算机视觉领域中的一个关键步骤，它涉及到对摄像头进行精确的几何校准，以便获取真实世界坐标与图像像素坐标之间的准确映射关系。标定板则是在这个过程中使用的标准工具，通常由一系列已知几何形状（如棋盘格）组成的图案。 一、相机标定的重要性 相机标定对于许多应用至关重要，例如自动驾驶车辆的障碍物检测、无人机的导航、机器人视觉定位、3D重建以及工业检测等。通过标定，可以消除相机固有的畸变，提高图像质量，使后续的图像处理和分析更加准确。 二、标定板的设计 标定板通常是一个二维平面，上面分布有规律的特征点，如棋盘格、圆点阵列或者同心圆。棋盘格是最常见的一种，因为它容易制作且提供足够的角点用于计算。棋盘格的行数和列数可以根据实际需求调整，每个交点称为一个特征点。 三、标定过程 1. 图像采集：使用相机从不同角度和位置拍摄标定板的多张图片。 2. 特征检测：在每张图片上检测棋盘格的角点，这通常通过边缘检测和角点检测算法实现。 3. 内参估计：确定相机的内部参数，包括焦距、主点坐标以及镜头畸变系数。这些参数构成了相机内参矩阵。 4. 外参估计：通过求解标定板在图像中的投影和其在真实世界中的坐标之间的几何关系，得到相机的外参，即旋转和平移矩阵。 5. 拟合优化：使用最小二乘法或其他优化算法，最小化标定误差，得到最佳的内参和外参估计。 四、标定结果的应用 一旦完成了相机标定，就可以将得到的内参和外参应用于图像预处理，校正镜头畸变，将像素坐标转换为世界坐标。这样可以提高目标检测、追踪、深度估计等任务的精度。 五、拓展知识 除了标准的棋盘格标定板，还有其他类型的标定板，比如使用圆点阵列或同心圆，它们适用于不同的应用场景。同时，相机标定也包括单目和双目（立体）相机的标定，双目标定还需要考虑两摄像头间的相对位置。 相机标定与标定板在计算机视觉中起着基础性的作用。理解和掌握相机标定的原理和方法，对于开发和优化各种视觉系统至关重要。通过不断地实践和优化，我们可以提高摄像头的成像质量和后续处理的准确性，从而推动相关技术的发展。