如何不用标定板来确定相机的外参矩阵

Posted 2023-03-17

标定
通过相机的标定得到相机内参和外参和畸变系数。
内参矩阵
一般用A或者M1表示。内参矩阵含有相机的固有参数（fx，fy，Cx，Cy），fx，fy（单位：像素）与dx，dy（x,y方向一个像素的物理尺寸，单位：毫米/像素）和焦距f（单位：毫米）有关。 Cx，Cy为图像原点相对于光心成像点的纵横偏移量（单位：像素）。
相机坐标系转图像坐标系
3D恢复
外参矩阵
一般用[R|T]表示，R表示旋转矩阵，T为平移矩阵。不同的棋盘图对应不同的旋转矩阵和平移矩阵。因为每一副图像对应的世界坐标系相对应与相机坐标系是不一样的。
世界坐标系转相机坐标系
图像校正（倾斜，平移）
畸变系数
一般用[p1,p2,p3,k1,k2]表示，p1,p2,p3是相机的径向畸变系数，k1,k2是相机的切向畸变系数。
图像矫正（T型畸变，鱼眼图像等） 参考技术A 求解外参矩阵
就同一个相机而言，相机的内部参数决定了其内参矩阵，不管标定板和相机是何种的位置关系，不改变其内参矩阵。这也表明了在 “内参矩阵”求解中，可从不同的图片获取对应矩阵，共同求解相机内参矩阵。然而，外参矩阵代表的是标定板和相机的位置关系。针对不同的图片，已经改变了标定板和相机的位置关系，此时与每一张图片对应不一样的外参矩阵。
在关系中，已经求解得到了矩阵,矩阵。通过公式：
(3-20)
即可求得每一张图片对应的外参矩阵。 参考技术B 通过自标定法