多个相机标定在一起，即使用一个坐标系。其好处是可以一个大物料分成两个部分拍照，并且能准确测量出结果。有些时候机构的限制或者拍照视野要求太大，我们就可以采用多相机拍照的方案。这种需求，可以用下面的思路来完成标定：用2个已经标定过的相机拍摄同一个标定板，建立一个世界坐标系用九点标定获取世界坐标系，2个相机执行2次九点标定操作或者，也可以参考下面的例子中的办法：下面这个例子的功能是：两个相机，各拍卡尺的一部分。最后两个图像拼接到一起，并且进行高精度测量。源代码如下：* This e
导语： 随着机器视觉应用的日益广泛，大幅面 多相机 视觉系统的需求越来越多，主要应用方向为大幅面高精度的定位与测量和场景拼接等。 多相机视觉系统的难点在于多相机坐标系的统一. 可以分为两类，一是相机视野间无重叠部分，二是相机视野间有重叠部分。
勇哥手里这块标定板的参数如下：（一）使用GML Camera Calibration进行标定新建任务后，发现这个软件不让行列数量相同。必须行列一个为奇数一个就为偶数。由于勇哥手里的标定板就是9*9，无耐，只能参数改为9*8了。方格子长宽则为2mm。点击检测所有图片发现要么是检测长时间结束不了，要么是图片列表文字变红。这个表示检测失败，无法继续执行标定。看来可能是9*9的被当成9*8来处理是不行的。为了能继续实验，勇哥用激光打印机打印了9*8 大小4mm的旗盘格标定板。在相机视野范围内摆了四组姿式
“ 经济基础决定上层建筑”1、什么是标定？需要标定什么？为什么需要标定？空间物体呈现的是三维几何位置，相机内的投影图像为二维位置，所以，确定空间物体某点的三维几何位置与其投影图像中对应点的关系，就是标定。需要确定标定关系，必须建立物体与相机的投影数学模型，即相机成像的几何模型。构建几何模型的数学参数就是需要标定的内容，即相机的内外参数。内参是相机的工艺参数，包括焦距，主距，畸变系数，相邻像素距离等。外参是相机的位置参数，包括旋转角度，平移距离等。由此而得知，为了确定物体与成像的映射关系才需要标定
“一滴水，用显微镜看，也是一个大世界。”在项目中，偶尔会遇到由于产品形状、拍摄位置等原因导致标定板很难放置的情况，此时可以考虑使用halcon自标定算法来标定相机。由于自标定可以在不使用用标定板情况下，进行畸变矫正。所以，极大地方便在设备现场进行调试。1. 自标定处理流程自标定原理来源于此论文：“Automatic line-based estimation of radial lens distortion”。论文下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/118YDti2
原文来自：http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52939318使用OpenCV实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假
说起相机大家都比较熟悉，现在已经是手机的标配和卖点，而且做的非常便捷易用，随便按都能拍出不错的照片，但如果想更手动、更专业一点，或者将相机用于工业应用(如机器视觉、摄影测量等)，还是需要了解一下成像方面的东西，本文力求通俗易懂，先介绍一些相机相关的基本概念，然后对相机的标定过程进行简单的阐述。一、基本概念1、景深我们拍照片的时候常有“虚化”的效果，其实就是利用“景深”来突出重点：上图只有中间部分是清晰的，远景和近景都模糊掉，原理上从下图可以理解即理论上只有处于镜头焦点距离的景物是成像清晰的，而在
相机标定原理学习2020-05-19 17:36:25
一.总体原理：摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵的过程。[1]基本的坐标系：世界坐标系；相机坐标系；成像平面坐标系；像素坐标系[2]一般来说，标定的过程分为两个部分：第一步是从世界坐标系转换为相机坐标系，这一步是三维点到三维点的转换，包括R，t（相机外参）等参数；第二部是从相机坐标系转为成像平面坐标系（像素坐标系），这一步是三维点到二维点的转换，包括K（相机内参）等参数；投影矩阵 ： P=K [
上一节《关于OpenCV的那些事——跟踪点选取方式和特征点跟踪恢复》讲了两种跟踪和恢复的方法，这一篇主要讲第一个优化，使用random sample consensus收敛相机姿态。下一篇讲使用最小二乘多项式平滑消除姿态抖动。我们知道在计算相机姿态的时候，opencv中提供了两种函数：solvePnP, solvePnPRansac。 第二个函数即是利用ransac的思想计算更加精确的姿态。 鉴于之前章节《关于OpenCV的那些事——相机姿态更新》里讲到的相机姿态更新至少使用4组2D/3D点对，
这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系：图像坐标系，相机坐标系，世界坐标系。以及他们之间的关系。然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机。图像坐标系：理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差，由此我们建立了等式（1）和（2），可以用矩阵形式（3）表示。相机坐标系（C）和世界坐标系（W）：通过相机与图像的投影关系，我们得到了等式（4）和等式（5），可以用矩阵形式（6）表示。我们又知道相机坐标系和世界坐标的关系可以用等式（7）表示：由等式（3），等式（6）和等式（7）我们可以推