基于OpenCV的摄像机标定问题研究

介绍了可用于图像处理与计算机视觉编程的强大类库 OpenCV,对其应用于双日视觉中摄像机标定问题的主要数据结构进行了说明,重点分析了在 VC 环境下调用 OpenCV 相关库函数的实现摄像机标定的没汁问题,并探讨了该方法中须注意的程序没计问题.该算法对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值,对于利用 OpenCV 进行视觉研究有一定参考价值.     

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.     

基于OpenCV的改进两步法摄像机标定

采用改进两步法实现了摄像机的标定,并给出基于OpenCV算法,充分发挥了OpenCV的函数库功能。对两步标定法的改进是在原两步法得到摄像机参数值的基础上,用非线性优化算法对所有参数进一步优化,得到最终参数值,既提高了摄像机标定精度和计算效率,又无需对摄像机像面中心预标定,简化了标定过程。     

一种新的摄像机线性标定方法

计算机视觉中,在对景物进行定量分析或对物体进行精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定摄影机的内部参数和外部参数,因此寻找新的快速有效的摄像机标定计算方法是计算机视觉应用中的一个重要问题。为也快速有效地进行摄像机的标定,并针对常用的带有一阶径向畸变的摄像机模型,提出了一种线性求解摄像机参数的标定方法,它可分步标定各参数,且全部采用线性方法求解,从而避免了非线性优化中的不稳定性,使得算法更为实用,简单快捷。实验结果表明,该方法具有较高的标定精度,是一种实用的标定方法。     

基于 OpenCV 的双目摄像机标定技术研究

摄像机标定技术作为双目立体视觉领域的一个基础性研究课题,具有很大的理论研究价值和实际应用价值。论文围绕双目立体视觉中的双目摄像机标定技术,分析基于OpenCV的双目摄像机标定的方法。基于OpenCV的双目摄像机标定比传统的定标技术更为灵活,并且具有不错的定标精度。     

基于畸变模型优化的网络摄像机标定*

针对低分辨率网络数码摄像机用于定量量测的标定问题, 提出一种非线性畸变的构建与优化方法。该方法结合多项式模型与传统的畸变模型;利用回归分析原理对模型进行自动精化,以优选显著的畸变参数,从而建立了一种自适应的摄像机畸变模型。运用构建的畸变模型,利用自检校光束法平差方法对同种型号的三个低成本网络摄像机实施标定和畸变纠正。结果表明,该模型有效补偿了通用畸变模型残存的畸变系统差,同时有效的避免了过度参数化的问题,有助于提高摄像机的标定精度和稳健性,使得摄像机的标定精度达到子像素。     

一种基于OpenCV及CVUT的摄像机标定方法

该文以摄像机标定为研究对象,简单介绍了OpenCV及CVUT(computer vision utility tools),分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变.根据模型详细给出了标定过程,通过标定过程给出OpenCV及CVUT的标定算法,充分发挥了OpenCV的函数库和CVUT功能,从而实现了摄像机标定.该算法对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值,并且可以缩短应用程序的开发周期,消除C语言中比较常见的内存泄露问题,具有良好的跨平台移植性,可满足视觉检测或其它计算机视觉系统的需要.     

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HEIV模型的摄像机一维标定

多摄像机系统广泛应用于文化创意产业,其高精度标定是迫切需要解决的一个关键问题. 新近出现的摄像机一维标定方法能够克服标定物自身遮挡,特别适合标定多摄像机系统. 然而,现有的摄像机一维标定研究主要集中在降低一维标定物的运动约束,而标定精度较低的问题未受到应有的关注. 本文提出一种基于变量含异质噪声 （Heteroscedastic error-in-variables,HEIV）模型的高精度摄像机一维标定方法. 首先,推导出摄像机一维标定的计算模型;其次,利用该计算模型详细分析了一维标定中的噪声,得出摄像机一维标定可以视为一个HEIV问题的结论;最后给出了基于HEIV模型的摄像机一维标定算法. 与现有的算法相比,该方法可以显著改善一维标定的精度,并且受初始值影响小,收敛速度快. 实验结果验证了该方法的正确性和可行性.     

VC++环境下基于OpenCV的摄像机标定系统的开发

根据摄像机标定原理,在VC++环境下利用OpenCV设计并实现了摄像机标定系统,详细介绍了系统的功能以及实现流程。以棋盘格标定板图像作为输入,不仅计算出了摄像机的各内外参数,而且对标定误差进行了统计。通过相关实验证明了该系统的有效性。相对于传统标定方法,该系统使用更加方便、快捷,标定结果更加精确。     

传统相机标定方式的自动标定方法

摄像机标定技术是从二维平面图像中获得三维信息的关键步骤,摄像机的标定精度对保证系统测量精度有着至关重要的作用。提出了一种基于传统相机标定方式的自动标定方法。采用带有区域标记点的改进标定模板获取标定图像序列。利用边缘检测技术,确定特征点检测区域。根据摄像机透视投影模型,对摄相机进行线性标定,再进行非线性修正,得出摄像机各参数。实验结果表明,改进的标定方法具有更快的检测速度,稳定性好,鲁棒性高,使传统相机标定过程实现了自动化。     

基于粒子群算法的双目立体视觉系统标定

摄像机标定是立体视觉系统研究的重要组成部分,针对双目立体视觉系统中摄像机标定这一多参数、复杂函数的优化问题,建立带有一阶径向畸变的摄像机模型,利用粒子群算法对模型中的参数进行优化处理,并同改进遗传算法的优化结果进行比较分析。实验结果表明该方法具有较高的精度,可满足工业机器视觉的要求。     

基于畸变校正的双目立体摄像机线性标定

利用透视变换原理建立双目立体摄像机数学模型,全面考虑了镜头的径向畸变和切向畸 变,提出一种线性求解摄像机参数的标定方法,改变了以往的摄像机标定依赖于非线性优化的缺点,避免了非线性优化的不稳定性.该标定方法在单摄像机模型的基础上,加入对双摄像机相对位置的确定,通过成像过程中坐标系之间的转换,较好地实现了双目立体摄像测量系...     

一种改进的相机标定方法

摄像机标定与图像畸变修正是摄影测量、视觉检测、计算机视觉等领域的重点研究课题之一,在测绘、工业控制、导航、军事等领域得到了极大的应用。研究了摄像机模型,摄像机标定等内容。对DLT的标定方法进行了改进,在摄像机模型中全面考虑了镜头的畸变,利用图像中心附近点畸变量较小的性质,提出一种摄像机内外部参数和像差修正参数分离的标定方法。并举例说明了基于同一物体的两幅图画三维重构的具体实验步骤和方法,分析了影响精度的因素。     

基于径向基神经网络的双目摄像机标定方法的研究

传统的摄像机标定方法需要建立复杂的数学模型,计算量大、实时性不好.针对双目摄像机标定问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的双目摄像机标定方法,利用该网络具有很强的自组织、自学习、自适应和较强的非线性映射能力,准确的建立了双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机坐标间的关系,与传统的方法相比,该方法具有重建速度快,运算精度高等优点.仿真结果表明该方法是正确性和有效性.     

摄像机畸变模型的比较与选择

合理选择摄像机模型是摄像机标定的首要任务,而传统的模型选择方法主要采用单一的重建精度指标来评判模型的合理性,存在明显的局限性.针对摄像机模型的比较和选择问题,分析和定义了模型的重建精度与泛化性能、模型估计的稳定性和标定参数的不确定性3个性能指标.重建精度与泛化性能指标不仅度量了模型对标定控制点范围内数据的重建误差大小,而且还反映了模型对于控制点范围之外数据的适应程度;稳定性指标描述了标定结果对于标定数据空间分布的依赖程度;不确定性指标则反映了标定结果的偶然性.这3个指标具有一定的互补性,且稳定性和不确定性指标无需进行重建,可以直接通过标定结果进行评判.最后以3个不同特点的摄像机及8种不同类型的畸变模型为例,通过实验验证了3个指标的合理性和可行性,为合理选择摄像机模型提供了一种有效途径.     

三目立体相机的标定研究

立体相机标定是计算机视觉中的重要方法,在立体相机的距离测量、三维重建等领域占据着重要的基础地位和广泛的用途。文中在单目相机标定的基础上提出了三目立体标定的新方法,其主要原理是利用三个相机之间的约束关系,建立多目标带约束的优化方程使标定精度得到提高,三目相机标定相对于传统的单目相机标定还可以得到三个相机之间的位置关系。文中首先讲述了立体相机标定的一些基础知识,其中主要是相机模型的介绍;其次讲述了单目摄像机的标定原理,并由此提出三目摄像标定的方法;最后给出实验的结果,验证了所提方法的正确性和有效性。     

双线阵CCD相机的畸变校正和标定方法

在双线阵CCD的三维重建中,对线阵CCD相机的标定和镜头畸变校正是基础环节。提出了一种用于三维重建中的双线阵CCD标定及镜头畸变校正方法。根据左右相机间的单应性关系,以及线阵CCD的成像原理,将双目相机间的空间关系分解成姿态角与错切角的关系。通过靶图数据的拟合,对姿态角和镜头畸变进行校正,根据求出的错切角完成相机间的标定,实现对具有镜头畸变的双线阵CCD的标定。实验结果表明,标定和校正精度满足后续三维重建中图像匹配的需求。