原创 关于基于OPENCV摄像机标定的一点感受

2009-3-31 16:40 7010 2 2 分类: 软件与OS


  从一月到现在一直有一个问题比较烦人,就是这相机标定的问题,这个问题使用相机的人基本都会先去做这个,很多人在这问题上做研究,有很多种,基于各种模型的,而且算法都比较成熟。我们一开始就把问题想简单了,因为OPENCV说里面已经写好了,直接掉出来用就行了。实现确实如此,从开始就出OPENCV,用一周的之间就写了出来代码,拿别人的相片一看,呵呵呵,还行,结果和别人的差不多,那是就像这时到此结束了.....
  真的吗?我们自己的相机回来的,拍了写照片,发现结果不是一般的不稳定,用6x7的棋盘拍些照片是一种结果,换7x7的,就是另外一种结果而且差异很大,郁闷了。就觉得是自己拍图片的问题,我们试着用更大的棋盘,拍跟多的图片结果还是一样不稳定。觉得自己受骗了,OPENCV真不稳定。
 
  开始去看张正友的算法,试着自己去写,这就是这个月做得事,张正友的算法第一步使用线性模型求出H矩阵、估算优化、计算内部参数、最大貌似优化、计算畸变参数、使用最大貌似优化参数(大概是这样),这些就不说了,张正友对操作的过程说的很详细,相片的拍摄的角度,相片的数量,噪声的影像、图片的平整等等,可以看出拍摄图片对精度的影像是很大的。

1、棋盘的排放
  算法是基于2D模型的,如果棋盘摆放的不平整,肯定会造成很大的影像。
原文:
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平整度的影像远远大于噪声的影像
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张正友在做这个试验的时候使用:
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2.图片数目的影像
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事实上图片的数目多了会很好的
3.图片的角度:这里注意的是图片的角度是45度最好,但是太大的角度对于角点提取的精度影像比较大,所以保持在45度以内比较好
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4.除上面的因素以外,很所有光学一同一样,光线对图片的影像也很大,这个也要注意

还有,似乎我也不知道,因为标定的问题我还没有解决,只希望大家少走点弯路

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