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机器视觉的dalsa相机标定到底是什么
发布时间:2020-12-15 11:41:29 浏览次数:738次

  相机标定的目的是确定dalsa相机的一些参数的值。通常,这些参数可以建立定标板确定的三维坐标系和相机图像坐标系的映射关系,换句话说,你可以用这些参数把一个三维空间中的点映射到图像空间,或者反过来。

  相机需要标定的参数通常分为内参和外参两部分。外参确定了dalsa相机在某个三维空间中的位置和朝向,至于内参,可以说是相机内部的参数(这好像是废话...笑),我觉得需要引入一点光学的东西来更好地解释一下。现有的相机都至少包含一个光学镜头和一个光电传感器(CCD或CMOS)。
  然后,说到为什么需要20张图片,这只是一个经验值,实际上太多也不好,太少也不好。单纯从统计上来看,可能越多会越好,但是,实际上图片太多可能会让参数优化的结果变差,dalsa相机因为棋盘格角点坐标的确定是存在误差的,而且这种误差很难说是符合高斯分布的,同时,标定过程所用的非线性迭代优化算法不能保证总是得到最优解,而更多的图片,可能会增加算法陷入局部最优的可能性。
  拍照时的标定板位置和朝向的多样性,会让内参的估计更为准确。准确的内参可以较好地把整个图像的畸变都进行矫正,但如果给定的标定板的位置过于单一,比如都是在图像的左上角,dalsa相机那么优化得到的内参也可能只会比较好地纠正图像左上角的畸变。推荐找个畸变较大的镜头做做实验,会更形象。
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