基于OpenCV改进的摄像机标定法

针对计算机视觉领域的摄像机标定问题,考虑到畸变对标定精度的影响,介绍了开放计算机视觉函数库OpenCV和摄像机模型,给出了基于OpenCV的摄像机标定算法;该算法充分运用了OpenCV的函数库功能,具有很高的标定精度和计算效率,可以满足立体视觉系统的需要.     

双目视觉的立体标定方法

为实现双目视觉系统的立体标定,分析了摄像机成像模型,并充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变,提出了一种新的立体标定算法。该算法利用张正友的灵活标定算法,初步求取摄像机的内参数,结合Brown算法并提取图像中角点的子像素级坐标,精确求取摄像机内参数和畸变向量。为方便后续的图像校正,基于前面的单个摄像机标定,通过计算空间中的景物点在左右摄像机成像平面上的位置关系,计算出双目视觉系统中两个摄像机之间的旋转矩阵R和平移向量T,从而实现了立体标定。实验结果表明,该算法能取得较高的精度,可以应用于双目视觉系统。     

基于OpenCV的摄像机标定

以增强现实系统中摄像机标定技术为研究对象,分析了开放计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,特别充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变影响及求解方法,给出了基于OpenCV的摄像机标定算法.该算法充分发挥了OpenCV的函数库功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足增强现实和其它计算机视觉系统的需要.     

一种基于主动视觉的线性自标定方法

基于主动视觉的摄像机自标定是摄像机标定的一个重要分支，通过控制摄像机做严格的运动，可以发现一些比较简单的算法，本文提出了一种新的基于主动视觉的摄像机自标定方法，通过控制摄像机作3次不共面的平移运动．可以线性标定摄像机的五个内参数．大量的仿真实验表明该算法精度很高，且鲁棒性很强．     

一种简易的摄像机标定方法

以简化以往的摄像机标定技术为研究目的,分析了标定算法对于前期图像处理的要求,给出了基于MATLAB的简易摄像机标定方法。该方法借助于常用软件完成了以往摄像机的标定算法中的大量前期图像处理工作,大大降低了编程难度,减少了工作量。实验结果表明,该方法具有很高的标定精度,可以满足增强现实和其他计算机视觉系统的需要。     

基于投影仪和摄像机的结构光视觉标定方法

为实现基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统连续扫描,需要计算投影仪投影的任意光平面与摄像机图像平面的空间位置关系,进而需要求取摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系。求取摄像机的内参数,在标定板上选取四个角点作为特征点并利用摄像机内参数求取该四个特征点的外参数,从而知道四个特征点在摄像机坐标系中的坐标。利用投影仪自身参数求解特征点在投影仪坐标系中的坐标,从而计算出摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系,实现结构光视觉标定。利用标定后的视觉系统,对标定板上的角点距离进行测量,最大相对误差为0.277%,表明该标定算法可以应用于基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统。     

双目视觉测量系统摄像机外部参数标定研究

针对双目立体视觉测量系统中摄像机标定问题,讨论了基于标准长度的外部参数标定方法,选定了摄像机透视投影模型,采用双摄像机同时对放置于视场内的十字靶标拍摄多幅图像,得出了基于LabVIEW开发的摄像机标定方法.该方法利用了LabVIEW的开发环境,使用了数学工具包,将遗传算法与LM算法相结合,优化迭代获得摄像机外部参数,运算速度和精度大大提高.开发的模块可用于基于LabVIEW开发的工程软件进行高精度尺寸现场测量.在双目立体视觉测量系统标定结果基础上对标准靶进行测量,测量结果标准差达到0.1.     

基于参考像面法的CCD摄像机标定新技术

摄像机标定是计算机视觉检测中必不可少的步骤.在现有的摄像机参数标定算法中,纯线性算法标定速度快,但标定精度不是很高;相反如采用非线性搜索算法,标定精度高,但存在标定速度慢以及会出现不收敛现象.通过对现有线性标定算法的研究,提出一种既考虑摄像机的径向和切向畸变,又能实现全线性化求解的全新标定算法--参考像面法.经验证该方法标定速度快、精度较高、算法健壮,适用于大型视觉系统多摄像机的快速标定.     

结构光视觉传感器标定靶标的自动处理算法

设计了一种新型平面靶标,基于Zhang摄像机标定法和投影变换中的交比不变性,进行结构光视觉传感器系统的标定.针对靶标结构特点,开发了一套进行特征圆和光条中心提取的图像处理算法,提出基于映射变换的拓扑定位算法,实现了平面靶标拓扑定位和特征识别的自动化处理过程.实验证明,该算法处理准确、稳定可靠,可有效地进行结构光视觉传感器的系统标定.     

OpenCV中标定函数的源码详解和改进

以计算机视觉和视觉检测中的摄像机标定过程作为研究的对象,分析了开源计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,使用张正友基于平面模板的方法进行标定,过程中充分考虑了透镜径向畸变和切向畸变因素的影响.文章给出了标定的详细步骤,并对具体函数做了算法上的分析,同时从参数非线性回归分析的角度提出了优化的途径和措施.该算法充分发挥了OpenCV函数库的功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足视觉检测或其它计算机视觉系统的需要.     

一种月球车的环境重建方法

根据对月球车双目立体视觉系统及其工作环境的分析,提出了一种基于相机离线标定和区域生长的稠密匹配相结合的月球车环境重建方法,通过相机离线标定、极线校正和基于区域生长的立体匹配,得到月球车漫游环境的重构地图;首先,与常用的相机标定方法相比,基于OpenCV的相机离线标定在得到可靠的相机参数的同时,减少了三维重建的时间,提高了实时性;其次,通过极线校正和改进的区域生长立体匹配方法可以快速的得到稠密的月球车的环境深度图;实验结果证明了该方法的有效性。     

模糊化神经网络在摄像机标定中的应用

摄像机标定是精确的视觉系统的前提。该文提出了基于双目视觉的一种新型模糊化神经网络摄像机标定法。神经网络已经成功的运用于无参摄像机标定技术当中。由于镜头的畸变主要由径向畸变引起，且图像中点总的径向畸变正比于该点到图像中心距离的平方，所以通过对神经网络的输入层进行径向模糊化，可以进一步精确标定结果。通过与普通神经网络摄像机标定法、分割区间双神经网络摄像机标定法的仿真比较，证明了模糊化神经网络摄像机标定法的有效性。     

基于三线结构光的相机平面标定方法研究

相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光测量系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响;首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理;其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度;最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度。     

用于交会测量的摄像机标定系统设计

介绍了一种简易的摄像机立体标定系统的设计方案,主要应用于多CCD交会测量技术中,可以完成单个摄像机的标定、多个摄像机之间的立体标定和标定精度评估等功能.建立了包含透镜径向畸变和切向畸变的摄像机成像模型,采用两步法求解摄像机参数,最后通过交会测量得到的多个棋盘格的边长与实际边长的误差量来衡量摄像机标定的精度.该系统不要求使用者具有专业的3D几何知识,速度快,成本低,而且可以达到很高的精度.     

结构光测量系统的投影仪标定方法研究

传统单目视觉结构光测量系统通过解相位间接计算被测物的高度信息,系统约束性过强、不易操作、且标定精度较低.将双目立体视觉原理引入单目结构光视觉测量系统,根据投影仪图像坐标和摄像机图像坐标的对应关系,将投影仪当作一个逆向的相机,建立了投影仪模型,使用成熟的相机标定算法对投影仪进行标定.再配合四步相移法和基于多频外差原理的时域相位展开法,实现条纹图像的快速精确解相位.相对于传统的单目视觉结构光测量系统,本方法具有单目视觉系统操作简单、鲁棒性强的特点,同时也可以达到双目视觉测量的精度.实验结果表明,这种方法的投影仪标定精度达到了实际应用的要求.     

基于Matlab的摄像机标定系统的设计与实现

考虑二阶径向畸变和切向畸变建立摄像机的非线性模型,在两步法的基础上,实现了单个摄像机标定和两摄像机间的立体标定,并在Matlab环境下进行编程实现,给出了标定系统的具体实现方法和流程。该系统使用方便、速度快、成本低,具有较高的标定精度。     

基于相机空间点约束的机器人工具标定方法

工具标定就是确定工具坐标系相对于机器人末端坐标系的变换矩阵,但传统的解决方案是通过人工示教点约束的方法,为此提出一种基于视觉相机空间的自动工具标定方法。在末端工具上增加特征点如圆环标志,利用相机建立机器人三维空间与相机二维空间之间的关系,通过自动的三维空间视觉定位,实现对圆环标志的中心点的点约束,视觉定位不需要相机的标定等繁琐过程。基于机器人的正运动学和相机空间点约束完成工具中心点(TCP)求解。重复实验的标定误差小于0.05 mm,实验的绝对定位误差小于0.1 mm,验证了基于相机空间定位的工具标定具有较高的可重复性以及可靠性。     

基于平面方程的轮对在线检测标定系统设计

在基于光截图像的轮对在线检测系统中,由于现场安装环境的限制,使得摄像机拍摄得到的轮对轮廓曲线畸变严重,所以摄像机的标定方法与精度直接影响到轮对参数测量结果.结合测量现场实际情况,分析设计了整套标定系统,并提出了基于平面方程系数的摄像机标定算法,实现了摄像机参数的标定工作.经验证:该标定系统的标定精度在0.1mm以内,满足轮对在线检测对标定精度的要求.     

摄像机标定系统的设计

为了解决摄像机在视觉测量中的应用这一问题,必须实现摄像机的高精度标定,设计了摄像机标定系统。首先,从摄像机标定技术的基础理论研究出发,对摄像机标定技术的原理和所采用的张正友标定法的基本原理进行了分析总结。然后,利用Matlab 标定工具箱和一张8x12,正方形边长为26mm的黑白棋盘格,对设计的摄像机系统进行标定。最后,分析了标定系统中的误差,对该系统的设计进行验证。实验结果表明：摄像机的主点坐标误差为：[-0.01186;0.03393];摄像机外部参数标定像素误差达到[0.22981; 0.16846]。基本满足视觉测量的稳定可靠、精度高、抗干扰能力强、可移植性强等要求,为后续应用到视觉测量中奠定了基础。     

基于多视定位算法的多摄像机标定

针对多摄像机系统标定,提出一种基于多视定位算法的标定方法,标定过程只需一块可自由移动的平面模板即可,利用约束优化思想,将各摄像机坐标系转换到参考摄像机坐标系下,从而得到摄像机之间相对位置关系。标定操作过程简单,易于实现。实验结果表明,该方法是一种有效的多摄像机标定方法。