Sandeep Hiremath,Mathworks
摄像机标定是对摄像机的内部参数、外部参数和镜头畸变参数进行估计的过程。这是一个必要的过程来纠正任何光学失真的伪影,估计一个物体到相机的距离,测量图像中物体的大小,并为增强现实系统构建3D视图。计算机视觉工具箱™提供应用程序和功能,以执行所有基本任务相机校准工作流程,包括:
相机校准器的应用和立体声相机校准器应用程序两者都允许交互式选择校准图像,设置失真系数,然后估计摄像机参数,您可以导出到MATLAB。
摄像机校准是一种通过校正镜头畸变或以世界单位测量物体尺寸来提高摄像机捕获图像质量的技术。校准后的摄像机是测量实际物体尺寸的机器视觉、用于导航和3D场景重建的机器人等应用的关键组件。
摄像机标定包括确定摄像机的特性:内部参数和外部参数。固有参数定义了相机的内部特性,如透镜的焦距、光学中心、透镜畸变系数等。知道这些参数可以让我们提高图像质量,纠正镜头失真,并将真实世界的距离映射到像素。外部参数定义了相机在空间中相对于固定物体的位置,这些参数对立体标定和运动结构至关重要。在本视频中,您将看到使用MATLAB对摄像机进行校准是多么容易,包括鱼眼镜头和立体视觉。
计算机Vision Toolbox提供MATLAB功能和用于执行摄像机校准的交互式应用。相机校准器应用程序是一个简单且交互式的界面,以完成校准工作流程。
首先,添加棋盘校准模式的校准图像。使用棋盘是因为它的规则模式使其易于自动检测。建议使用10至20张图像,以获得准确的校准结果。
接下来,以世界单位输入棋盘正方形的大小,例如毫米、厘米或英寸。这是找到世界单位和图像像素之间映射的必要步骤。然后,该应用程序自动检测提供的图像中的棋盘校准模式。
然后,你可以通过放大检查结果来检查棋盘探测器的准确性。这有助于找到不正确的检测和删除不良图像。在“选项”下,还可以指定计算出的径向畸变系数的数目。当光线在透镜边缘附近比在光学中心弯曲更大时,就会发生径向畸变。通常,两个系数就足够了,但对于严重的失真,如广角镜头,可能需要三个系数。您还可以启用对切向失真的估计。当镜头和相机传感器不平行时,就会发生这种失真。
现在,按下校准按钮来解决相机参数。校准完成后,可以通过可视化重投影误差来评估校准结果。Reprojection错误
是校准误差的全局度量,是图像中检测到的点与使用刚才计算的相机参数重新投影到图像上的点之间的差。这有助于识别不良图像,您可以删除和重新校准,以获得更好的结果。
您还可以可视化外部参数以查看从中取出哪些角度校准图像。这对于找出校准图像未从足够的角度捕获并且可能需要更多的图像来改善校准结果时是有用的。
既然我们已经看到标准相机的校准工作流程,让我们看看鱼眼或广角镜头。
与标准相机镜头不同,这些相机使用复杂的一系列镜头来放大相机的视野,使其能够捕获宽全景或半球图像。然而,镜片通过扭曲图像中的透视线来实现这种极大的广角视图。计算机视觉工具箱校准算法使用Scaramuzza提出的Fisheye相机模型,内在参数占极端失真和拉伸。
在应用程序中,选择相机型号选项为“fisheye”。在选项下,您现在可以选择启用传感器和图像平面之间的对齐估计。运行校准后,您可以查看已被镜头失真进行补偿的未损坏图像。镜头失真是一个常见问题,导致直线看起来弯曲。了解相机的内在参数让我们申请拆除镜头失真的未失真例程,您现在可以看到弯曲的边缘现在已被拉直。校正镜头失真在拼接图像的应用中的计算机视觉中非常有用,以形成需要图像的全景,以便不变成工作。
以下是计算机视觉工具箱可用的示例,该工具箱显示了如何测量右侧图像中显示的几个便士的直径。
最后,让我们来看看使用MATLAB的立体声相机的校准工作流程。立体声愿景是通过比较同一场景的两个或多个视图从相机图像中恢复深度的过程。该计算的输出可用于设计3D点云,其中每个3D点对应于其中一个图像中的像素。MATLAB中的立体声相机校准器应用程序允许您在立体声相机对中估计每个摄像机的几何参数。您还可以估计相机对之间的转换和旋转。在应用程序中,单独加载两个相机的校准核卡片图像,然后按照与之前的相同步骤进行操作,以执行校准并分析结果。
此处的重注错误条形图显示每个图像的平均缩减误差,以及整体均值误差。单击视图部分的“显示纠正”选项显示立体声校正的效果。如果校准准确,则图像变得不变置并排列。
感谢您观看本期视频,更多关于相机校准的信息,请访问mathworks.com。
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