相机标定：计算机视觉中的基石

人工智能

2023-10-24 07:27:45

相机标定：计算机视觉的基石

计算机视觉是人工智能的一个分支，它赋予计算机从图像和视频中“看到”和理解世界的能力。相机标定是计算机视觉领域的关键技术，它为视觉算法提供精确的几何参数，从而实现准确的视觉感知和分析。

什么是相机标定？

简单来说，相机标定就是确定相机的内部和外部参数，以消除相机镜头带来的几何畸变和透视失真。通过相机标定，计算机视觉系统可以将图像中的二维像素坐标准确地转换为三维世界坐标。

内参标定 确定相机的内在参数，如焦距、主点坐标和畸变系数，这些参数与相机镜头特性有关。外参标定 确定相机相对于世界坐标系的外部参数，如旋转和平移矩阵，这些参数反映了相机在空间中的位置和姿态。

相机标定的方法

有多种相机标定方法，但最常用的有两种：

张氏标定法： 该方法使用一个平面标定板，上面打印有已知尺寸的棋盘格图案。通过拍摄标定板在不同位置和角度的图像，可以解算相机内参和外参。
Bundle Adjustment： 该方法将相机标定视为一个非线性最小二乘问题，通过迭代优化，可以精确地确定相机内参和外参，以及三维空间中物体的三维坐标。

相机标定的重要性

相机标定对于计算机视觉来说至关重要，它为视觉算法提供必要的参数，以实现：

几何校正： 校正镜头畸变和透视失真，确保图像中的物体形状和尺寸真实准确。
深度估计： 利用相机内参和外参，从图像中计算场景中物体的深度信息。
三维重建： 通过融合多张图像的信息，构建场景的三维模型，用于场景理解和物体识别。

相机标定的应用场景

相机标定在计算机视觉的广泛应用中发挥着至关重要的作用，包括：

机器人视觉： 帮助机器人感知周围环境，实现自主导航和物体识别。
增强现实： 校准相机与真实世界的相对位置，实现虚拟对象与现实场景的无缝融合。
人脸识别： 确保面部图像的准确性和一致性，提高人脸识别算法的精度。
医学影像： 校正医学图像中的畸变，提高诊断和分析的准确性。

开源工具

有很多开源工具可以帮助进行相机标定，例如：

OpenCV： 一个广泛使用的计算机视觉库，提供相机标定函数。
MATLAB： 一种科学计算软件，提供图像处理和标定算法。
Camera Calibration Toolbox： 一个专门用于相机标定的MATLAB工具箱。

代码示例：使用 OpenCV 进行张氏标定法

import cv2
import numpy as np

# 创建标定板图案
pattern_size = (9, 6)
square_size = 1.0

# 读取棋盘格图像
images = []
for i in range(1, 10):
    image = cv2.imread(f'chessboard{i}.png')
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    images.append(gray)

# 寻找棋盘格角点
found, corners = cv2.findChessboardCorners(images[0], pattern_size)

# 标定相机
rms, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(corners, np.zeros((len(images), 2, 3)), image.shape[::-1], None, None)

# 输出标定参数
print(f'相机的内参矩阵为：\n{camera_matrix}')
print(f'相机的畸变系数为：\n{dist_coeffs}')