单目相机标定实践（完整过程）

人工智能

2023-11-11 17:24:15

在计算机视觉领域，相机标定是一项至关重要的技术，它能够矫正相机在成像过程中产生的各种畸变，为后续的图像处理和分析提供更加精确的基础。单目相机标定是一种利用单目相机（仅具有单一成像透镜的相机）来估计相机内参和外参的方法。

理论基础

单目相机标定遵循小孔成像原理，通过已知空间中的三维点和对应的图像点之间的对应关系来估计相机的内参和外参。内参包括焦距、主点坐标和径向畸变系数，它们了相机成像时的几何特性。外参则了相机在三维空间中的位置和姿态。

实验步骤

1. 标定板制作

标定板是一个带有已知图案的平面，它将作为单目相机进行标定的参考对象。通常使用棋盘格图案，因为它的特征点容易检测。

2. 数据采集

将标定板放置在相机视野中，并从不同的角度和距离拍摄一系列图像。这些图像将包含标定板在不同位置的投影，为相机标定提供数据。

3. 特征点检测

使用图像处理技术，从图像中检测出标定板上的特征点。这些特征点必须能够在不同的图像中稳定地被识别。

4. 估计内参

利用特征点的对应关系，估计相机的内参。这可以通过非线性优化算法来实现，如 Levenberg-Marquardt 算法。

5. 估计外参

对于每张图像，使用已知的标定板尺寸和相机的内参，估计相机的位姿。这可以通过求解 PnP 问题来实现，如 DLT 或 PnP 算法。

实践演示

本实践将使用开源的标定工具 OpenCV 来进行单目相机标定。

1. 数据采集

准备一个棋盘格标定板并将其放置在相机视野中。拍摄一系列图像，确保标定板在图像中占有一定的比例。

2. 代码实现

import cv2
import numpy as np

# 标定板尺寸
pattern_size = (9, 6)

# 准备标定板点
pattern_points = np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32)
pattern_points[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 初始化相机标定器
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

# 标定
ret, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([pattern_points], [image_points], image_size, None, None, criteria=criteria)