摄像机标定的机器视觉标定板说明
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了摄像机标定的机器视觉标定板说明相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1. 确认光学系统的性能,复原相机模型的3D空间至2D空间的一一对应关系。
标定的作用其一就是为了求取畸变系数(因为经过镜头等成像后,或多或少都有畸变),其二是为了得到空间坐标系和图像坐标系的对应关系。
2. 定位精度高达0.001mm;
3. 经典棋盘格标定板,实心圆阵列标定板,halcon标定板可兼容于大多数图像处理算法 的标定算法。
下面以halcon标定板为例:
halcon标定板兼容德国MVtech公司的Halcon和ActiveVision Tools机器视觉软件开发包。外围带边框和一个斜角,7x7圆点矩阵
以60*60mm的规格举例:
7*7阵列
外边框长度:60mm*60mm
内边框长度:58.125mm*58.125mm
即:黑色边框线为一个圆点半径1.875(直径是3.75)
黑色圆点直径:3.75mm
圆点中心间距:7.50mm
边角:由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度(7.50mm)
这个就是halcon标定描述文件生成的一个的标定板规格
参考技术AMV-SB型
● 特征圆成阵列分布,间距30mm、板子尺寸:300X300mm。
● 4个大圆为标志圆,大圆环标志确定方向。
● 用特征圆的圆心坐标进行标定。
● 特征圆的圆心坐标提取方法:获得4个标志圆坐标,利用仿射变换将特征圆的坐标调正,然后对其进行排序,确定相应特征圆图像坐标。
● 采用铝合金材料。
三维视觉 | 02 双目标定过程参数说明
对于传统的双目视觉,最简单的标定方法可以采用张正友标定法。该方法已集成在MATLAB标定工具中,可以很方便地进行使用。除此之外,也可以采用OpenCV库进行标定。本文重点介绍:双目定位中需要标定的参数、MATLAB标定过程,以及标定参数的使用说明,希望对你有所帮助!
1.相关参数
摄像机参数分为内部参数、畸变系数和外部参数。
(1)内部参数:是描述摄像机的基础属性,例如焦距、镜头畸变系数和图像中心等
(2)畸变系数:径向畸变和切向畸变
(3)外部参数: 就是旋转矩阵R和平移矩阵T
2.标定过程
使用比较老的Matlab版本时,需要借助使用TOOLBOX_calib工具进行标定;较新的版本,比如Matlab2017自带了标定工具,使用起来更方便。因此推荐使用较新的Matlab版本进行标定,下面来讲讲标定过程:
(1)第一步,需要准备标定板,如果没有表i定板,可将pdf版标定版打印出来贴在某个位置。
(2)使用自己的双目摄像机拍下15-20组图片(尽可能使标定版显现在图片上,且角度要不同),这里我采用VS建立工程,进行拍照并自动按顺序给图片命名,附代码链接:
(2)打开Matla,找到APP下的双目标定工具
(4)加载拍好的图片,进行标定
(5)观察误差,去掉误差大的图片对,并重复步骤(4)进行标定
以上步骤,即完成了双目相机参数的标定
3.参数使用说明
由Matlab标定出来的参数还不能直接应用,有些需要进行转置,具体使用说明如下:
1.RotationOfCamera2: 相机2相对于相机1的旋转矩阵,需要转置之后才能使用
2.TranslationOfCamera2: 相机2相对于1的平移矩阵,直接使用
3.CameraParameters1与CameraParameters2为左右摄像头的单独标定参数:
(1) IntrinsicMatrix存放的是摄像头的内参,只与摄像机的内部结构有关,需要先转置再使用
(2) RadialDistortion:径向畸变系数,分别是k1, k2, k3。摄像头由于光学透镜的特性使得成像存在着径向畸变。
(3) TangentialDistortion:切向畸变系数,分别是p1, p2。由于装配方面的误差,传感器与光学镜头之间并非完全平行,因此成像存在切向畸变。
使用时,需要注意参数的排放顺序: k1,k2,p1,p2,k3
以上是关于摄像机标定的机器视觉标定板说明的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章