C# 基于OpenCv的视觉工作流-章58-相机标定

C# 基于OpenCv的视觉工作流-章58-相机标定

本章目标：
一、图像坐标与世界坐标关系；
二、多视几何；
三、为什么要相机标定；
四、相机标定；

一、图像坐标与世界坐标关系

拿着相机，对真实世界拍一张照，照片上某一个像素点坐标与真实世界的坐标关系，如下图所示。

公式中有5个参数，图像坐标(u,v)、相机内参K、相机外参R、相机外参T、世界坐标(X,Y,Z),通过已知的某些参数，可以求得其它参数，如下图。

二、多视几何

如图，x为图像坐标，X为世界坐标，用相机从多个角度拍同一个点；

1、三角化，根据已知参数x、K、R、t，，可算出该点的世界坐标，多目视觉，无人驾驶等应用；

2、姿态估计，根据已知参数x、X、K，可求出相机是在哪个位置进行拍照；

3、机相标定，根据已知参数x、X，可求出K、R、t值，通过多张图片，实现相机标定；

4、稀疏重建，根据已知参数x，求其它参数，通过几万更多的图像，还原真实世界的3D场景；

三、为什么要相机标定

四、相机标定

相机标定除了解决图像变型外，在图像测量中也会使用到，本文以张正友博士的标定方法进行标定。

1.加载图像

2、标定

对每张图像进行特征点提取，计算内外参数及计算误差，此步会取得相机内参K及畸变系数，用这两个参数就可以进行图像校正了。

3、计算R、T参数

如果要进行图像测量，需要先求出R、T参数，才能根据图像坐标，自动计算出世界坐标。但上一步中每张图像都有各自的R、T参数，要取哪个作为使用参数呢？因为R、T参数就是相机的位姿，即相机摆在哪个位置。以相机固定拍照来测量为例，被测物放在哪里，就取标定板放相同位置时计算的R、T值。

软件中，取摆在相机正下方的标定板来计算R、T值（实际测量时，不要移动相机，将被测物放在相机正下方即可），会自动获取标定板各点的图像坐标，之后人为将各点对应的真实物理坐标值录入，点计算即可计算出K、R、T三个值，最后将三值保存即可。

有了K、R、T三个值，而图像坐标又是可以自动获取得，根据公式，就可以实现自动测量距离了。

参考链接

"VisionTool 探迹"免费视觉工具

"VisionTool Halcon"付费视觉工具 （淘宝可搜）

对应系列文章"C# 基于Halcon的视觉工作流"，欢迎前往阅读。

上述内容需要一定的技术功底，本章至此已结束，欢迎阅读下章，谢谢！