相机标定

红外相机和RGB相机外参标定 - 无需标定板方案在之前的文章中红外相机和RGB相机标定：实现两种模态数据融合_红外相机标定-CSDN博客，介绍了如何利用标定板实现外参标定；但实测下来发现2个问题：

三维测量与建模笔记 - 3 Python Opencv实现相机标定

三维测量与建模笔记 - 3.3 张正友标定法上图中，提到了世界坐标系在张正友标定法中的设计，可以理解为将世界坐标系的原点放到了棋盘格左上角点的位置，并且棋盘格平面上所有点的Z为0，将Z规定为0的话，可以简化掉一个维度（列向量r3）。去掉列向量r3的影响后，实际可以得到如下红框关系：

【双目视觉标定】——3面结构光相机标定实践（获取相机内参）~未完待续相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤，旨在确定相机的内部和外部参数，以便在图像处理中进行准确的三维重建、物体识别等任务。本文将重点讲解双目相机的内参和外参原理，并结合实际参数进行分析。

【双目视觉标定】——1原理与实践双目视觉定位是目前机器（机器人）等领域中使用得非常广泛的视觉定位技术，双目视觉是模拟人的视觉系统利用两个不同位置的摄像头的视差来确定物体的位置。由于有需要采集两个摄像头的图像共同参与计算，所以双目相机装配要求高、标定也比单目复杂。相机的标定是定位的基础标定，本文是我学习双目视觉标定方法以及的总结文档。

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相机外参与相机位姿深度理解外参矩阵通常表示为一个 3 × 4 3 \times 4 3×4 的矩阵，形式如下： [ R t ] \begin{bmatrix} R & t \end{bmatrix} [Rt] 其中：

一次实践：给自己的手机摄像头进行相机标定不得不说，现在的计算机视觉技术已经发展到足够成熟的阶段了，还记得笔者刚工作的时候，相机标定还是个很神秘的技术，只有少数专业人员能够做，网上也找不到什么相关的资料。但是现在相机标定已经是一个非常普遍的技术了，也有不少的资料的可以参考，因此笔者突发奇想，既然那些大部头的相机可以标定，那么我们使用的手机摄像头一定也可以标定。因此，笔者就记录一下给自己手机摄像头的具体实践，算是弥补下当年没有学习到该技术的遗憾，毕竟要学习一项技术最好的办法就是亲自实践一下。

Matlab R2022b使用Camera Calibrator工具箱张正友标定法进行相机标定附带标定前后对比代码打开Camera Calibrator 在这添加你拍摄的图片根据你每个方块的实际边长填写，我是15mm。通俗一点，要k3就选3 Coefficients，否则为0；要p1、p2就选Tangential Distortion。然后进行计算。可以点击右侧误差高的选中图像进行移除来提高精度。移除后会自动重新计算，然后导出参数。导出后在工作区查看变量 K就是IntrinsicMatrix TangentialDistortion分别是p1,p2 RadialDistortion分别是k1,k2,k3(选

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项目实战：Qt+Opencv相机标定工具v1.3.0（支持打开摄像头、视频文件和网络地址，支持标定过程查看、删除和动态评价误差率，支持追加标定等等）若该文为原创文章，转载请注明出处本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/141334834

相机标定——小孔成像、相机模型与坐标系用一个带有小孔的板遮挡在墙体与物之间，墙体上就会形成物的倒影，我们把这样的现象叫小孔成像。用一个带有小孔的板遮挡在墙体与物之间，墙体上就会形成物的倒影，我们把这样的现象叫小孔成像。前后移动中间的板，墙体上像的大小也会随之发生变化，这种现象说明了光沿直线传播的性质。

视觉SLAM14精讲——相机与图像3.1相机是VSLAM中的核心传感器。本章知识点内容涉及到相机相关的知识以及3D计算视觉的一些基础内容。技术栈涉及到相机内外参的标定，投影，以及三维重建。

相机标定详解在使用相机的视觉任务中，我们总是听到相机标定这个词，那么相机标定到底是干什么，为什么要进行相机标定呢? 常用的相机标定方法又有哪些呢？本文试图从这几个方面来详细解释相机标定。与其他的文章不同，本文抛开繁琐的数学公式以及成像几何原理，用通俗易懂的方式来解释。

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【小贪】Kinect V2相机标定、图像获取、图像处理（Python）完整项目链接：GitHub - xfliu1998/kinectProject使用张正友标定法对Kinect V2相机标定。原理及参考代码见以下链接：

基于消失点的相机自标定相机是通过透视投影变换来将3D场景转换为2D图像。在射影变换中，平行线相交于一点称之为消失点。本文详细介绍了两种利用消失点特性的标定方法。目的是为根据实际应用和初始条件选择合适的标定方法提供一个实用的工具。这里详细介绍了两种不同消失点的方法进行相机标定，并进行了比较。首先，利用合成数据对这两个模型进行了分析。最后，对每种方法进行了实际标定结果进行测试，结果证明了标定的质量。

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OpenCV开发笔记（七十五）：相机标定矫正中使用remap重映射进行畸变矫正若该文为原创文章，转载请注明原文出处本文章博客地址：https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/136293833 各位读者，知识无穷而人力有穷，要么改需求，要么找专业人士，要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更新中…（点击传送门）

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计算机视觉基础（9）——相机标定与对极几何本节我们将学习相机标定和对极几何两部分的内容。在相机标定部分，我们将学习直接线性变换（Direct Linear Transform, DL）,张正友标定法（Zhang’s Method）和 Perspective-n-Point (PnP) 这三种方法。

立体相机标定相机成像过程中涉及的4个坐标系： 1、世界坐标系：由用户定义的三维世界坐标系，描述物体和相机在真实世界中的位置，原点可以任意选择。 2、相机坐标系：以相机的光心为坐标原点，X轴和Y轴平行于图像坐标系的X轴和Y轴，Z轴为相机的光轴。 3、图像坐标系：与成像平面重合，以成像平面的中心（光轴与成像平面的交点）为坐标原点，X轴和Y轴分别平行于成像平面的两条边。 4、像素坐标系：与成像平面重合，以成像平面的左上角顶点和原点，X轴和Y轴分别平行于图像坐标系的X轴和Y轴。

ROS相机内参标定详细步骤指南作者： Herman Ye @Galbot @Auromix 版本： V1.0 测试环境： Ubuntu20.04 、ROS1 Noetic 更新日期： 2023/09/14 注1：本文内容中的硬件由 @Galbot 提供支持。注2： @Auromix 是一个机器人爱好者开源组织。注3：由于笔者水平有限，以下内容可能存在错误。注4：本文中直接引用各包官方文档的图片等内容，版权归各官方所有。

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Android通过OpenCV实现相机标定在 Android 中使用 OpenCV 实现相机标定，你可以按照以下步骤进行操作：

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