單相機校準程序中文

單相機標定程序相機標定概述您可以使用相機標定程序估計相機內(nèi)參數(shù)，外參數(shù)，鏡頭畸變參數(shù)。您可以使用這些相機參數(shù)到多種計算機視覺應用。這些應用范圍包括消除鏡頭畸變的影響，測量平面物體，或者從多個攝像頭重建三維場景。單攝像機標定工作流程遵循這個工作流使用這個APP來標定你的相機的內(nèi)外參數(shù):準備好圖片，相機，和標定板。加載圖片。校準相機。評估校準精度。調(diào)整參數(shù)來提高精確度(如果需要)。輸出參數(shù)對象。在某些情況下默認值工作剛剛好,你不需要在輸出參數(shù)之前做進行任何改進。如果你需要做出改進，您可以使用MATLAB相機標定函數(shù)。這一系列函數(shù)，請參閱MATLABGeometricCameraCalibration模塊。打開相機標定APPMATLABToolstrip：打開應用程序選項卡，下拉到圖像處理和計算機視覺,點擊應用程序圖示。MATLAB命令提示:輸入cameraCalibrator。準備標定板，相機，和圖片為達到最佳效果,使用10至20幅含有標定板的圖像。標定APP至少需要三個圖像。使用未壓縮的或無損壓縮格式如PNG圖像。標定板和相機的設置必須滿足一系列需求。為了提高精度遵循以下提示對于準備標定板，設置攝像頭和捕捉圖像。準備棋盤標定板相機標定應用程序推薦使用一個棋盤標定板，一個棋盤標定板是一個方便的校準目標。如果你想使用一個不同的標定板中提取關(guān)鍵點,可以直接使用相機標定MATLAB函數(shù)。請看幾何相機校正?函數(shù)列表。你可以打印(MATLAB中生成)和使用提供的棋盤狀圖案標定板。你使用的棋盤標定板不能是方形的。一邊必須含有偶數(shù)的方塊另一邊必須包含奇數(shù)的方塊。因此,該標定板包含兩個黑色的角落一邊和兩個白人角落另外一側(cè)。這個標準使應用程序以確定標定板的方向，標定程序認為長邊是x軸。準備棋盤標定板:棋盤打印輸出粘貼到一個光滑的平面上。表面缺陷會影響標定的準確性。測量一個方格的大小。這對標定是必需的。方格的大小可以不同根據(jù)打印機設置。提高檢測速度,設置標定板盡可能少的背景雜波。相機的設置適當調(diào)整你的相機,遵循以下規(guī)則:保持焦點中的模式,但是不要使用自動對焦。不改變圖像之間的縮放設置。否則焦距變化。捕獲圖像為達到最佳效果,使用至少10到20的包含標定板的圖像。標定APP至少需要三個圖像。使用未壓縮的圖像或圖像無損壓縮格式如PNG。為了提高標定精度:捕獲的圖像模式大約距離等于距離你的相機感興趣的對象。例如,如果您計劃從2米測量對象,保持你的從相機模式大約2米。把棋盤角度小于45度相對于相機平面。不要修改圖片。例如,沒有裁剪他們。不使用自動對焦或縮放圖像。在相對于相機不同位置捕獲的圖像棋盤狀圖案。捕獲足夠的不同模式的圖像，你已經(jīng)覆蓋盡可能多的圖像幀。在圖像邊緣鏡頭畸變會快速增加增加。為了捕捉這些透鏡畸變,該標定板必須出現(xiàn)接近邊緣的位置。作為一般規(guī)則,棋盤標定板應該填補至少20%的捕獲的圖像。例如,前面的圖片拍攝的棋盤方塊的大小為108毫米。添加圖片開始校準,必須添加圖片。您可以添加保存好的圖像從一個文件夾或直接從相機添加圖片。程序自動分析了圖像,以確保它們滿足標定的要求然后檢測角點。從文件夾添加圖片點擊添加圖片按鈕,并選擇從文件夾。你可以從多個檔夾添加圖片，點擊添加圖片為每個文件夾。

獲得在線圖片為了標定必須添加圖片。你可以從一個網(wǎng)絡攝像頭使用MATLAB攝像頭的支持在線獲得圖像。你必須獲得MATLAB支持USB攝像頭安裝驅(qū)動。參看InstalltheWebcamSupportPackage的信息。獲得在線圖片,單擊添加圖片箭頭并選擇從相機。圖像捕捉選項卡打開。如果你只有一個攝像頭連接到系統(tǒng),它被默認選中，在線預覽窗口打開。如果你有多個攝像頭連接，想使用一個特定的，選擇的相機相機列表。你可以設置相機控制的屬性。單擊相機屬性打開你的相機的屬性的列表。這個列表顯示你的設備?？梢允褂没瑝K或下拉框改變?nèi)魏慰捎玫膶傩栽O置。當你改變設置時預覽窗口動態(tài)更新。當你完成設定屬性,單擊彈出對話框?qū)傩粤斜砬宄?。輸入一個獲得圖像檔的位置保存位置字段輸入檔夾的路徑或者使用的瀏覽按鈕。你必須擁有寫入位置的讀寫權(quán)限。設置您的捕獲參數(shù)。在捕捉間隔字段中,使用文本框或滑塊設置圖像捕獲之間的秒數(shù)。默認值是5秒,最小是1秒,最大是60秒。在圖像捕捉的數(shù)量領(lǐng)域,使用文本框或滑塊設置圖像捕捉的數(shù)量，默認設置是20圖片,最低是2圖片,最大100張圖像。在默認配置中,共有20個圖像捕獲,每5秒。把預覽窗口鎖定在程序的中心是很有益的。預覽窗口顯示的在線圖片是RGB圖像流數(shù)據(jù)。當你調(diào)整完所有設備屬性和捕捉設置后，使用預覽窗口捕捉圖像。單擊捕獲按鈕。捕獲的數(shù)字圖像的縮略圖和快照出現(xiàn)在數(shù)據(jù)瀏覽器面板。他們自動捕獲命名為.png文件。您可以隨意停止捕獲，點擊停止捕獲。當你捕獲圖像數(shù)量到達指定值后，會讓你輸入單個方格的大小，輸入后點擊OK。然后計算并顯示檢測結(jié)果。點擊OK顯示檢測結(jié)果對話框。當你已經(jīng)完成了捕獲在線圖片,你可以單擊關(guān)閉圖像捕獲關(guān)閉圖像捕獲選項卡并返回到校準選項卡。分析圖像你選擇圖片后,在棋盤方格大小對話框中,輸入的長度。程序試圖檢測添加的圖片中的每一個棋盤。分析圖像窗口出現(xiàn)時出現(xiàn)一個進度條,表明檢測進度。如果有任何圖像不合適，檢測結(jié)果窗口就會顯示出來，其中包含檢測信息。結(jié)果顯示有多少總圖像得到處理，有多少被接受，拒絕或跳過了。想查看了被拒絕的圖片，點擊查看圖片。它還拒絕整個棋盤不能被檢測到的圖像。被拒絕的可能的原因可能是是一個模糊的圖像或標定板放在了一個極端的角度。圖像越大，方格越多，檢測需要更長的時間。查看圖像和探測點數(shù)據(jù)瀏覽器窗格中顯示一個圖像id列表。這些圖像包含一個檢測標定板。要查看圖像,在數(shù)據(jù)瀏覽器窗格選中它。圖像窗格顯示棋盤圖像，用綠色圓圈表示檢測到角點。你可以通過縮放驗證的檢測到的角點在視圖選項卡中。黃色的正方形表示(0,0)的原點。棋盤的X和Y箭頭表示坐標軸方向。標定一旦你滿意拍攝的圖片,點擊標定。默認的校準設置假設使用一組相機參數(shù)數(shù)量最少的模型。首先使用默認設置運行標定。在評估結(jié)果后，你可以嘗試通過調(diào)整設置和添加或刪除圖片提高標定精度，然后再標定一次。標定算法校準算法假定針孔相機模型:(X,Y,Z):世界坐標的點(x,y):形象對應的像點坐標的像素w:任意齊次坐標比例因子K:相機內(nèi)在矩陣,定義為:坐標(cxcy)代表了光學中心(主點)，以像素為單位。當像平面的x和y軸是完全垂直時，斜參數(shù)等于0。R:代表三維矩陣相機的旋轉(zhuǎn)t:翻譯的相機相對的世界坐標系統(tǒng)攝像機標定算法就是估計內(nèi)參數(shù),外參數(shù)和失真系數(shù)。相機校正包括以下步驟:假定透鏡畸變?yōu)榱?，在封閉的形式上解出內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)[1]所有參數(shù)同時估計,包括畸變系數(shù),利用非線性最小二乘最小化(Levenberg-Marquardt算法)。設置初始變形系數(shù)的估計為零，使用前面的步驟得到的封閉的解作為初始估計的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)。[1]?[2]評估校準結(jié)果你可以通過重投影誤差，相機的外參數(shù)和矯正畸變圖像來評估校準精度。最佳校準方法是使用這三種方法的評價。檢查重投影誤差重投影誤差是距離在檢測點和重投影點之間的像素距離。程序通過計算從世界坐標系到圖像坐標系重投影誤差，重投影誤差小于一個像素認為標定是成功的。重投影誤差表現(xiàn)為一個條形圖和散點圖。你可以之間使用按鈕切換他們。您可以找到一個偏離較遠的圖片即重投影誤差較大的圖片。然后，您可以在數(shù)據(jù)瀏覽器窗格從列表中選擇和刪除這些圖像，以提高標定精度。條形圖

條形圖顯示每個圖像,均重投影誤差和總體平均誤差。直方圖的標簽id對應于圖像。突出顯示的欄對應于所選擇的圖像。選擇一個映像這些方法:點擊圖中相應的酒吧。從列表中選擇圖像的數(shù)據(jù)瀏覽器窗格。散點圖

散點圖顯示每個點重投影誤差。+號表示的是被選中的圖片。一個精確的標定通常導致一個緊湊的點云。離群值較大指出潛在的問題與相應的圖片。為了改善精度，可以考慮刪除這些圖像?？梢暬鄼C外部參數(shù)程序提供了一種可視化的3D視圖。基于攝像機參考系和標定板參考系兩種模式，點擊按鈕顯示之間切換這兩個視覺效果。單擊并拖動圖形可以旋轉(zhuǎn)它。點擊一個棋盤或一個攝像頭以選中它。突出顯示的數(shù)據(jù)可視化對應于所選擇的圖像列表中。檢查相對標定板和相機的位置，以查看它們是否匹配你的期望。例如，一個標定板出現(xiàn)在相機后面表明標定誤差。觀察矯正后圖像查看消除鏡頭畸變的影響,圖像窗格中,單擊顯示矯正后圖像。如果校準是準確的，圖像的扭曲的線條變得筆直?；儥z查是很重要的無畸變的圖像，即使重映射誤差很小。如果標定板涵蓋了圖像,只有一小部分失真估計可能是不正確的，盡管重投影誤差很小。改善標定為了改善校準，您可以刪除重投影誤差較大的圖像,添加更多的圖片或修改校準器設置。添加或刪除圖片考慮添加更多的圖片如果:你有不到10圖像。標定板沒有足夠覆蓋的圖像幀。標定板沒有足夠的變化方向。考慮刪除圖片，如果圖片:重投影誤差太大被污染包含一個棋盤角度相對于相機平面大于45度的標定板包含錯誤檢測到棋盤點改變徑向畸變系數(shù)的數(shù)量您可以指定2或3徑向畸變系數(shù)通過選擇相應的的單選按鈕選項部分。徑向失真在邊緣附近的彎曲畸變比光學中心更嚴重。鏡頭越小,失真就越大。徑向畸變系數(shù)描述了這種類型的畸變模型。xdistorted=x(1+k1*r2+k2*r4+k3*r6)ydistorted=y(1+k1*r2+k2*r4+k3*r6)x,y:不失真像素位置k1,k2,和k3:徑向畸變系數(shù)的鏡頭r2:x2+y2通常，兩個系數(shù)就已經(jīng)滿足校準的精度要求。嚴重失真，比如在廣角鏡頭，選擇使用3個系數(shù)即包括k3。無畸變的像素位置歸一化圖像坐標,光學中心的起源。表達的坐標在國際單位。計算偏斜系數(shù)當您選擇計算偏斜系數(shù)檢查框時,程序估計圖像軸傾斜。一些相機傳感器包含缺陷導致的xy軸不垂直。你可以使用一個斜參數(shù)建立缺陷模型。如果你不選擇復選框，圖像的軸認為是垂直的，大多數(shù)現(xiàn)代的相機都不需要設置此參數(shù)。計算切向畸變切向畸變發(fā)生在鏡頭和圖像平面不平行的情況下。切向畸變系數(shù)模型描述這種類型的失真。扭曲的點被指示為(xdistorted,ydistorted):xdistorted=x+[2*p1*y+p2*(r2+2*x2)]ydistorted=y+[p1*(r2+2*y2)+2*p2*x]x,y:不失真像素位置p1和p2:鏡頭切向畸變系數(shù)r2=x2+y2當您選擇計算切向畸變檢查框,校準器估計切向畸變系數(shù)。否則,校準器設置切向畸變系數(shù)為零。輸出相機參數(shù)當你對標定精度滿意時，點擊輸出相機參數(shù)。您可以保存和導出相機參數(shù)作為一個對象或MATLAB腳本生成相機參數(shù)。輸出相機參數(shù)點擊出口相機參數(shù)創(chuàng)建一個cameraParameters?對象在你的工作空間。對象包含的內(nèi)參數(shù)和相機外參數(shù)，畸變系數(shù)。你可以使用這個對象為各種計算機視覺