计算机视觉——实验五-相机标定

一、针孔照相机模型

1.针孔相机

针孔照相机模型(有时称为射影照相机模型)是计算机视觉中广泛使用的照相机模型。对于大多数应用来说,针孔照相机模型简单,并且具有足够的精确度。

针孔相机模型就是把相机简化成小孔成像,在这种模型下,物体的空间坐标和图像坐标之间是线性的关系,因此对相机参数的求解就归结到求解线性方程组上。而相机标定就是确定相机的内部参数和外部参数。

计算机视觉——实验五-相机标定_第1张图片

2.坐标转换

相机将三维世界中的坐标点(单位:米)映射到二维图像平面(单位:像素)

 计算机视觉——实验五-相机标定_第2张图片

 计算机视觉——实验五-相机标定_第3张图片

C点表示相机的中心点,也是相机坐标系的中心点
Z轴表示相机的主轴
p点所在的平面表示相机的像平面,也就是图片坐标系所在的二维平面
p点表示主点,主轴与像平面相交的点
C点到 p点的距离,也就是上图中的 f ,即相机的焦距
像平面上的 x和 y坐标轴是与相机坐标系上的 X和 Y坐标轴互相平行的
相机坐标系是以 X, Y, Z(大写)三个轴组成的且原点在 C点,度量值为米(m)
像平面坐标系是以 x, y(小写)两个轴组成的且原点在 p点,度量值为米(m)
图像坐标系一般指图片相对坐标系,在这里可以认为和像平面坐标系在一个平面上,不过原点是在图片的角上,而且度量值为像素的个数(pixel)
 

可得转换公式:

                                

你可能感兴趣的:(计算机视觉,人工智能)