三维视觉 | 02 双目标定过程参数说明

Posted 2022-01-17 AI 菌

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