基于OpenCV的摄像机标定研究

根据摄像机标定原理,实现了VC2010环境下基于OpenCV的摄像机标定系统。该系统以棋盘格标定板图像作为输入,计算出了摄像机的各内外参数及畸变系数。通过图像矫正实验证明了系统的有效性。     

基于改进Harris角点算法的摄像机标定技术研究

针对传统的Harris角点提取算法对噪声敏感,执行效率低等不足,提出了一种改进的Harris角点提取方法;以Harris角点提取算法为基础,通过优化角点响应函数,消除系数K,提高角点提取算法的执行效率;采用改进的 Harris 算法对黑白棋盘表格进行内角点提取,利用张正友摄像机标定法计算USB摄像机的内外参数;实验结果证明了该方法可以有效的对黑白棋盘格内角点进行提取,准确高效,提高了摄像机的标定精度和准确性,是一种可行的摄像机标定方法。     

利用虚拟3D模板的摄像机标定技术

利用二维平面模板多次自由移动产生的绝对旋转和平移矩阵,转换成相对于参考位置的相对旋转和平移矩阵,结合模板参考位置合成了虚拟的三维模板,该合成方法克服了传统的合成方法需要特殊的设备来对模板进行辅助运动的缺点.并将针孔模型和非线性失真模型应用于虚拟三维模板,对摄像机参数进行标定.经实验验证,采用虚拟三维模板的标定技术具有较高的标定精度.     

摄像机神经网络标定技术

利用人工神经网络来直接学习图像信息与三维信息之间的关系，不需确定摄像机具体的内部参数和外部参数，也不需知道有关模型或参数的先先验知识。在双目视觉的情况下，两摄像机的位置关系不需具体求出，而是隐含在神经网络之中。实验结果表明神经网络方法的标定结果令人满意，并成功地用于机器人曲线跟踪的实验。     

基于交比不变性的摄像机标定方法

针对传统棋盘格模板制作过程复杂、精度要求高的问题,提出了一种动态的基于交比不变性的摄像机标定方法。对两幅同源图像中的直线信息进行提取,运用顶点交比序列的唯一性来完成两图像中直线的匹配,从而准确实现了点与点的动态标定。实验结果表明,该方法鲁棒性较好,在自然环境下,对于标定固定位置的摄像机也能运用,表现出了良好的效果,具有广泛的应用性。     

基于Matlab工具箱的摄像机标定

研究了摄像机成像的基本原理,论述了摄像机内部参数和外部参数的推导过程,借助Matlab标定工具箱,采用平面靶标的标定方法,快速准确地完成了标定实验,得出内部参数和外部参数,并对所得外部参数进行数据处理,得出摄像机运动前后两坐标系之间的相互位置关系.     

基于平行性约束的摄像机标定与3D重构

引入了梯形的一个仿射不变量,并利用这个不变量,建立了梯形的相似不变量与摄像机内参数之间的约束关系.基于这个约束关系,利用摄像机内参数的知识或梯形相似不变量的知识,可以线性确定摄像机的内参数、运动参数和梯形的相似不变量.由于梯形是由一对平行线段唯一确定的,平行线段在许多场景中经常出现,因而该方法有很广泛的适用性.实验结果表明了该算法的有效性.该工作提供了一个基于平行性约束的框架,以往的基于平行四边形、平行六面体的方法都可以纳入到这个框架中.     

基于一维标定物的多摄像机标定

一维标定物是由三个或三个以上彼此距离已知的共线点构成的. 现有文献指出只有当一维标定物做平面运动或者绕固定点转动时,才能实现摄像机的标定. 本文的研究结果表明,当多个摄像机同时观察作任意刚体运动的一维标定物时,则该摄像机组能被线性地标定. 本文给出一种线性标定算法,并使用最大似然准则对线性算法结果进行精化. 模拟实验和真实图像实验都表明本文的算法是有效可行的.     

摄像机在线标定中的棋盘格角点自动检测方法

针对摄像机在线标定的特殊需要，研究棋盘格角点的自动检测问题。利用棋盘格角点共面特点，将平面到平面的变换引入到角点检测中，实现了角点的自动粗定位。在粗定位窗口内，通过角点检测算子与区域能量中心共同实现了角点精确定位。该算法将角点的检测与排序巧妙地结合起来，不仅对全局和局部光照变化都具有较强的适应性，还解决了图像中某些角点检测失败时，其他角点的正确检测与排序问题。实验结果表明，该方法不仅在鲁棒性和检测精度方面高于常用棋盘格角点检测方法，而且全部处理过程可自动实现，在摄像机在线标定中具有很高的实际应用价值。     

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.     

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.     

基于2D靶标的摄像机与转台中心轴同步标定方法

针对旋转拼接系统分步标定摄像机和转台中心轴时容易造成误差累计的问题,提出一种基于2D靶标的摄像机与转台中心轴同步标定方法。该方法利用转台旋转调整2D靶标位姿,通过同一组实验数据完成摄像机与转台中心轴两个标定过程。实验结果表明:四视角点云拼接试验中,标准球拼接后,重建模型直径与实际直径偏差均值为0. 1293 mm;航空压气机叶片拼接后获得模型厚度与叶片实际厚度偏差的均值为0. 1192 mm,平均偏差率为4. 47%,满足叶片焊接轨迹规划需要。实际应用证明:该方法简化了系统标定流程,在不降低三维点云测量与拼接精度的前提下,提高了系统标定效率。     

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.     

一种摄像机标定系统的设计与实现

对摄像机标定系统进行研究和设计,给出了基于Matlab的单个摄像机标定和立体标定的流程和实现方法,给出了基于棋盘格长度的标定精度方法的实现步骤。该标定系统具有简单、快捷、精度高等优点,是一种简便实用的标定方法。     

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.     

基于平面二次曲线的摄像机标定

提出了一种基于平面二次曲线的摄像机标定方法 .该方法只需要摄像机在 2个或 2个以上不同的方位摄取一个含有 3个或 3个以上同心二次曲线的平面模板的图像 ,摄像机和平面模板都可以自由移动 .所提出的摄像机标定方法在求解过程中不需要非线性迭代 ,可以直接获得解析解 .由于该方法利用二次曲线作为标定基元 ,简化了基元对应问题 ,并且精度和稳定性都比较高 .另外该方法原理简单 ,对设备的要求比较低 ,非常适合对计算机视觉不太熟悉的人员使用 .