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  • 为了提高多相机一维标定的精度, 提出了一种基于归一化算法的分层逐步标定法, 由基本矩阵获得射影投影矩阵, 进而转换成度量投影矩阵。对标定物图像特征点的坐标进行归一化预处理, 以提高标定精度, 同时又保持线性方法...
  • 通过matlab语言实现基于刚性约束的非重叠区域多相机标定,代码内容解释在README.md中,包含实验数据
  • 基于让标定更加便捷的目的,我们采用一种不依赖于这些约束的新的多相机标定方法,它是机器人学中标定单对目标的手眼标定法的一种扩展。通过场景中未知具体参数的平面结构和基于平面的SfM方法来估算相机姿态,并使用...
  • 三维视觉位姿转换原理,目立体视觉原理,相机标定,机器人手眼标定。部分例程基于HALCON讲解。
  • 背景技术:在基于车载的辅助系统中,为了对鱼眼图像的畸变进行校正,使其符合人眼的观测习惯,还原真实的场景信息,需要获取相机的参数和不同相机之间的位置关系,这一过程被称为多相机的联合标定。在计算机视觉领域...

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    本发明涉及车辆、系统定位技术领域。

    背景技术:

    在基于车载的辅助系统中,为了对鱼眼图像的畸变进行校正,使其符合人眼的观测习惯,还原真实的场景信息,需要获取相机的参数和不同相机之间的位置关系,这一过程被称为多相机的联合标定。

    在计算机视觉领域中,相机标定是进行位姿估计、三维重建、视觉导航与定位等研究的关键技术之一。针对不同的应用会对相机采用不同的布设方式,从而采用不同的相机标定方法。相机标定主要分为内参标定和外参标定两部分。针对相机外参数的标定,国内外学者根据不同的应用场景和思路对其进行了广泛研究,获得了一系列的研究成果。

    (1)一种利用多个小标定板的多相机外参数标定方法:首先,利用张正友法标定各相机内参数;然后,利用全站仪测得小标定板的相对位置关系,将小标定板统一到同一坐标系下,整合为一个大标定板,分别计算各相机相对整合后标定板的位姿关系;最后统一坐标系得到多相机之间的外参数。该方法过程复杂需要依靠全站仪等专业工具,操作复杂。

    (2)一种多相机视觉测量系统的全局标定方法:提出了一种基于双平面靶标的多相机全局标定方法,要求两靶标之间为刚性联接,绕同一根轴旋转,但它们之间的相对位姿关系可以是未知的。该方法不仅适用于立体视觉测量系统,也适用于基于单目视觉的多相机测量系统。该方法默认两靶标刚性连接,实际工程应用中难以实现,误差较大。

    (3)基于圆点阵列的多相机外部参数标定:提出了一种基于圆点内具有数字标记的全局标定方法。其关键步骤包括:首先在标定板的某些圆内用数字做标记,并记下带有标记的圆点的物理坐标,然后通过模板匹配的方法快速找到标记有特殊数字的圆点,通过2d仿射变换将图像坐标转换成工作台物理坐标。该方法需要提前对标定板进行标记,而且易受到环境影响,精度较低。

    多相机在360度全景视图中有丰富的应用,特别是在自动泊车中具有重要应用。然而多相机的安装位置和相对姿态对后端的图像拼接和姿态解算有重大影响,对系统的精度起到决定作用。

    技术实现要素:

    本发明的目的在于提供一种基于imu辅助的360度全景视图多相机标定方法。

    为了达到上述目的,本发明的基础方案提供一种基于imu辅助的360度全景视图多相机标定方法,包括如下步骤,

    步骤1,对相机和imu进行固联,组成imu辅助的360度全景视图系统;

    步骤2,将imu辅助的360度全景视图系统与小车组建成实验平台;

    步骤3,对imu和相机安装的相对位置关系进行标定,分为如下步骤进行:

    第一步,启动系统;

    第二步,通过相机获得图像数据,从而计算当前姿态信息;

    第三步,在第二步同时,获取imu的数据,从而计算当前姿态信息;

    第四步,将imu和相机两两进行姿态融合,得到相对姿态;

    第五步,根据两两之间的相对姿态关系,得到相机和相机之间的相对姿态关系;

    步骤4,完成对imu和相机安装的相对位置关系的标定。

    进一步,当相机数量为单个相机时,标定方法设计步骤如下:

    (1)由于单目相机可以跟踪系统的位姿,所以通过对极几何约束和随机采样一致性检测两帧图像之间的相对旋转

    (2)对imu陀螺仪测量的角速度进行积分,得到imu坐标系下的相对旋转

    (3)根据步骤(1)和步骤(2),可以得到:

    将式(5)用四元数表示:

    权值可由下式得到:

    进一步,当相机数量为三个时,多相机融合的标定方法设计步骤如下:

    (1)根据惯导和单个相机的标定结果,分别进行三次,得到惯导和每个相机的两两安装关系tcnb,其中n取1、2、3,表示的是单个相机;

    (2)根据公式1的两两关系,可以得到相机之间的安装关系,具体计算公式如下所示:

    由(6)和(7)两个式子可得到如下(9)和(10)两个式子:

    由于相机和惯导的相对姿态矩阵都可以由第一步计算出来,因此可以得到相机1和相机2之间的安装关系,同理可得到相机2和相机3之间的安装关系。

    本发明的优点如下:

    (1)本发明利用惯导进行姿态解算和杆臂误差的标定,得到两两相机之间的姿态关系和安装关系,从而完成整个系统的标定工作。

    (2)系统将惯导和相机进行固联(固定了解即可,不需要考虑两者之间的安装关系和姿态关系),操作方便,能够有效完成两者之间的标定工作,具有重要的工业前景和指导意义。

    (3)该技术具有自成体系,抗干扰强,标定精度高等优点,在智能驾驶、自动泊车等领域都有很重要的应用价值。

    附图说明

    图1为本发明一种基于imu辅助的360度全景视图多相机标定方法的标定方法流程图。

    具体实施方式

    下面通过具体实施方式进一步详细的说明:

    实施例一:

    如图1所示,一种基于imu辅助的360度全景视图多相机标定方法,包括如下步骤,

    包括如下步骤,

    步骤1,对相机和imu进行固联,组成imu辅助的360度全景视图系统;由于相机和imu在载体运动中,容易产生松动,连接不稳定等问题,首先需要对相机和imu进行固联,保证两者之间的安装关系不会发生变化,然后在对imu和相机安装的相对位置关系进行标定,为后端导航提高有效的位置关系,相机为单目相机。

    步骤2,将imu辅助的360度全景视图系统与小车组建成实验平台;

    步骤3,对imu和相机安装的相对位置关系进行标定,分为如下步骤进行:

    第一步,启动系统;

    第二步,通过相机获得图像数据,从而计算当前姿态信息;

    第三步,在第二步同时,获取imu的数据,从而计算当前姿态信息;具体如下:

    对单目相机-imu外参自动标定的初始化算法进行详细的阐述,本方法可以在不知道传感器机械结构信息的情况下,标定单目相机-imu外参tcb。

    因为单目相机可以跟踪系统的位姿,通过对极几何约束和随机采样一致性(randomsampleconsensus,ransac)检测两帧图像之间的相对旋转另外,可以对imu陀螺仪测量的角速度进行积分,得到imu坐标系下的相对旋转

    通过图像姿态解算获得的姿态结果,imu同时获得姿态信息。多相机融合的标定方法设计步骤如下:

    (1)根据惯导和单个相机的标定结果,分别进行三次,得到惯导和每个相机的两两安装关系其中n取1、2、3,表示的是单个相机。

    (2)根据公式1的两两关系,可以得到相机之间的安装关系,具体计算公式如下所示:

    其中两帧图像之间的相对旋转表示的是惯导的旋转矩阵,n取1、2、3分别表示的是每一个相机的旋转矩阵,rnbc,分别表示的是单个相机和imu的相对矩阵。由(6)和(7)两个式子可得到如下(9)和(10)两个式子:

    第四步,将imu和相机两两进行姿态融合,得到相对姿态;

    第五步,根据两两之间的相对姿态关系,得到相机和相机之间的相对姿态关系;由于相机和惯导的相对姿态矩阵都可以由第一步计算出来,因此可以得到相机1和相机2之间的安装关系。同理可得到相机2和相机3之间的安装关系。

    步骤4,完成对imu和相机安装的相对位置关系的标定。

    实施例二与实施例一的区别仅在于:本实施例为单相机定位方法,第三步,在第二步同时,获取imu的数据,从而计算当前姿态信息;具体如下:

    对单目相机-imu外参自动标定的初始化算法进行详细的阐述,本方法可以在不知道传感器机械结构信息的情况下,标定单目相机-imu外参tcb。

    因为单目相机可以跟踪系统的位姿,通过对极几何约束和随机采样一致性(randomsampleconsensus,ransac)检测两帧图像之间的相对旋转另外,可以对imu陀螺仪测量的角速度进行积分,得到imu坐标系下的相对旋转根据标定方法,可以得到:

    将式(5)用四元数表示:

    式中:[.]l和[.]r表示四元数的左乘矩阵和右乘矩阵变换。对于时间上连续的图像帧,可以建立线性超定方程:

    式中:n表示外参旋转矩阵qbc收敛时,所使用的图像帧数量;αn-1,n为处理外点对系统干扰的权值。因为外参旋转矩阵估计值rbc可以迭代计算,使用其计算残差:

    权值可由下式得到:

    式中:t0为设定的阈值。式(3)的解为qn最小奇异值对应的特征向量。当外参旋转矩阵标定被充分激励时,qn的零空间会成为一维。本文使用qn的次小奇异值σ2来判断算法的收敛性。当σ2大于阈值σthr时,外参旋转矩阵标定完成,得到相对旋转矩阵。

    以上所述的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

    展开全文
  • 基于随机pattern的多相机标定算法,算法实现基于opencv3扩展库,代码工程基于Qt5
  • 前言 在Visual-Inertial ...现在主流的方案是紧耦合,涉及到传感器融合,就要对相机和IMU进行标定,得到两者的变换矩阵。 Kalibr就是一个有效的工具。 安装 有两种安装方法: building from source:依赖...

    前言

    在Visual-Inertial Odometry(VIO)领域,会使用IMU提高位姿估计的精度和系统鲁棒性,如:弥补图像的不足(运动模糊,弱纹理等),解决单目的尺度不确定性问题。
    现在主流的方案是紧耦合,涉及到多传感器融合,就要对相机和IMU进行标定,得到两者的变换矩阵。
    Kalibr就是一个有效的工具。

    安装

    有两种安装方法:

    • building from source:依赖于ROS indigo和catkin工作空间。二进制文件比CDE package运行得更快,并且所有工具都可用。
    • CDE package:这个包是让工具箱运行的最简单,最快捷的方法。所有依赖项都打包在此包中,不需要外部依赖项。CDE package不提供Camera focusCalibration validator工具,因为它们需要安装ROS。

    注意:建议安装ROS,从源码构建工具箱,以使所有工具可用。
    这里从源代码构建工具箱,按照以下步骤进行操作(已使用ROS indigo在Ubuntu 14.04上进行了测试):
    0.安装ROS
    1.安装依赖

    sudo apt-get install python-setuptools python-rosinstall ipython libeigen3-dev libboost-all-dev doxygen libopencv-dev ros-indigo-vision-opencv ros-indigo-image-transport-plugins ros-indigo-cmake-modules python-software-properties software-properties-common libpoco-dev python-matplotlib python-scipy python-git python-pip ipython libtbb-dev libblas-dev liblapack-dev python-catkin-tools libv4l-dev
    sudo pip install python-igraph --upgrade

    2.创建一个catkin工作空间

    mkdir -p ~/kalibr_workspace/src 
    cd ~/kalibr_workspace 
    source /opt/ros/indigo/setup.bash 
    catkin init 
    catkin config --extend /opt/ros/indigo 
    catkin config --merge-devel # Necessary for catkin_tools >= 0.4. 
    catkin config --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

    3.将源代码仓库克隆到catkin工作空间 src 文件夹中

    cd ~/kalibr_workspace/src 
    git clone https://github.com/ethz-asl/Kalibr.git

    4.使用 Release 配置构建代码。根据可用内存,可能需要减少构建线程(例如将 -j2 添加到catkin_make)

    cd ~/kalibr_workspace 
    catkin build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -j4

    拿一杯咖啡,这需要一段时间……(太皮了。。)
    5.构建完成后,必须source catkin工作空间的设置以使用Kalibr

    source ~/kalibr_workspace/devel/setup.bash

    多相机标定(Multiple camera calibration)

    多相机标定工具估计多相机系统的内参和外参,同时要求相邻相机具有重叠的视野。
    图像数据由包含所有相机的图像流的ROS包提供。标定程序将遍历所有图像并基于信息理论度量(information theoretic measures)选择图像,以便获得对系统参数的良好估计。
    投影和失真模型的任意组合可以在一次标定运行中组合。查看支持的模型页面以获取可用模型列表。

    如何使用?

    1.收集图像
    创建包含原始图像数据的ROS包,可以通过直接从ROS传感器数据流记录,或在一系列图像文件上使用bagcreater脚本。
    bagcreater脚本允许从原始图像文件和可选的IMU数据创建ROS包。必须将文件组织在文件夹中,如下所示。该示例使用具有两个摄像头和一个IMU的系统:

    +-- dataset-dir
        +-- cam0
        │   +-- 1385030208726607500.png
        │   +--      ...
        │   \-- 1385030212176607500.png
        +-- cam1
        │   +-- 1385030208726607500.png
        │   +--      ...
        │   \-- 1385030212176607500.png
        \-- imu0.csv

    imu0.csv 文件使用以下格式:(timestamps=[ns], omega=[rad/s], alpha=[m/s^2])

    timestamp,omega_x,omega_y,omega_z,alpha_x,alpha_y,alpha_z
    1385030208736607488,0.5,-0.2,-0.1,8.1,-1.9,-3.3
     ...
    1386030208736607488,0.5,-0.1,-0.1,8.1,-1.9,-3.3

    运行以下命令创建ROS包:

    kalibr_bagcreater --folder dataset-dir --output-bag awsome.bag

    在上面的示例中,数据将写入以下topics:

    • /cam0/image_raw
    • /cam1/image_raw
    • /imu0

    bagextractor 将包含图像、IMU数据的ROS包导出到图像文件和IMU CSV文件。
    用法示例:

    kalibr_bagextractor --image-topics /cam0/image_raw /cam1/image_raw --imu-topics /imu0 --output-folder dataset-dir --bag awsome.bag

    固定相机系统,并将标定目标移动到相机前面以获得标定图像。
    建议在捕获标定数据时将相机帧率降低到4 Hz左右。这减少了数据集中的冗余信息,从而降低了标定的运行时间。
    2.运行标定程序
    必须为该工具提供以下输入:

    • –bag filename.bag
      包含数据的ROS bag
    • –topics TOPIC_0 … TOPIC_N
      list of all camera topics in the bag. matches the ordering of –models
    • –models MODEL_0 … MODEL_N
      list of camera/distortion models to be fitted. matches the ordering of –topics (see Supported models)
    • –target target.yaml
      标定板配置,见Calibration targets

    运行标定:

    kalibr_calibrate_cameras --bag [filename.bag] --topics [TOPIC_0 ... TOPIC_N] --models [MODEL_0 ... MODEL_N] --target [target.yaml]

    由于对焦距的初始猜测不良,在处理前几个图像之后,优化可能立即发散。在这种情况下,只需尝试重新开始标定,因为初始猜测是基于随机选择的图像。
    有关选项的更多信息可以使用 help 参数:

    kalibr_calibrate_cameras --h

    3.输出
    标定将产生以下输出:

    • report-cam-%BAGNAME%.pdf: Report in PDF format. Contains all plots for documentation.
    • results-cam-%BAGNAME%.txt: Result summary as a text file.
    • camchain-%BAGNAME%.yaml: Results in YAML format. This file can be used as an input for the camera-imu calibrator. Please check the format on the YAML formats page.

    4.可选的实时验证(仅限ROS)
    如果您的传感器启用了ROS,您可以使用验证工具验证实时数据的标定。
    有关如何执行此操作,请参阅Calibration validator页面。

    相机-IMU标定(Camera IMU calibration)

    1.要求
    获取IMU内参。
    2.收集图像
    创建包含原始图像数据的ROS包,可以通过直接从ROS传感器数据流记录,或在一系列图像文件和包含IMU测量数据的CSV文件上使用bagcreater脚本。
    标定目标在此标定中固定,并且camera-imu系统在目标前移动以激励所有IMU轴。
    重要的是确保标定目标的良好和均匀照明,并保持相机快门时间低以避免过度的运动模糊。
    通过使用20Hz的相机频率和200Hz的IMU频率已经获得了良好的结果。
    提示:

    • 尝试激发所有IMU轴(旋转和平移)
    • 避免震动,特别是在拿起和放下传感器的时候
      • 保持低运动模糊:
      • 低快门时间良好的照明

    警告:如果使用具有对称性的标定目标(checkerboard, circlegrid),则必须避免可能导致目标位姿估计翻转的运动。建议使用Aprilgrid以完全避免此问题。
    3.运行标定
    必须为该工具提供以下输入:

    • –bag filename.bag
      ROS bag containing the image and IMU data
    • –cam camchain.yaml
      intrinsic and extrinsic calibration parameters of the camera system. The output of the multiple-camera-calibration tool can be used here. (see YAML formats)
    • –imu imu.yaml
      contains the IMU statistics and the IMU’s topic (see YAML formats)
    • –target target.yaml
      the calibration target configuration (see Cailbration targets)

    运行标定:

    kalibr_calibrate_imu_camera --bag [filename.bag] --cam [camchain.yaml] --imu [imu.yaml] --target [target.yaml]

    默认情况下,时间标定处于关闭状态,可以使用–time-calibration参数启用。有关选项的更多信息可以使用help参数:

    kalibr_calibrate_imu_camera --h

    4.输出
    标定将生成以下输出文件:

    • report-imucam-%BAGNAME%.pdf: Report in PDF format. Contains all plots for documentation.
    • results-imucam-%BAGNAME%.txt: Result summary as a text file.
    • camchain-imucam-%BAGNAME%.yaml: Results in YAML format. This file is based on the input camchain.yaml with added transformations (and optionally time shifts) for all cameras with respect to the IMU. Please check the format on the YAML formats page.

    使用样本数据集的示例

    下载页面下载数据集并将其解压缩。
    运行标定:

    kalibr_calibrate_imu_camera --target april_6x6.yaml --cam camchain.yaml --imu imu_adis16448.yaml --bag dynamic.bag --bag-from-to 5 45

    注意:由于数据集中存在震动(传感器拾取/放下),因此仅使用5到45秒之间的数据。

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  • 摄像机标定工具箱 使用基于特征描述符的校准模式的摄像机系统校准工具箱 Bo Li,Lionel Heng,Kevin Koeser,Marc Pollefeys 苏黎世联邦理工大学计算机视觉与几何组 IEEE / RSJ智能机器人与系统国际会议(去),...

    多幅相机标定

    1 opencv多幅相机标定

    原文来源 opencv

    http://docs.opencv.org/master/d2/d1c/tutorial_multi_camera_main.html

    多幅相机校准

    本教程将展示如何使用多个相机标定工具箱。 这个工具箱是基于“随机”的用法模式标定对象,那么本教程主要是两部分:介绍“随机”模式和多个相机校正。

    随机模式标定对象

    随机模式是随机生成的图像。 这是“随机”,这样就有许多特征点。 生成后,打印出来,把它作为一个校准对象。 以下两张图片是随机模式和拍照。

    random_pattern.jpg
    图像
    pattern_img.jpg
    图像

    生成一个随机模式,使用的类 CV:randpattern::RandomPatternGenerator在 ccalib模块。 运行它

    cv::randpattern::RandomPatternGenerator generator(width, height);
    generator.generatePattern();
    pattern = generator.getPattern();

    在这里 宽度和 高度是模式图像的宽度和高度。 获取模式后,打印出来,拍一些照片。

    现在我们可以使用这些图像校准相机。 首先, objectPoints和 imagePoints需要检测。 使用类CV:randpattern::RandomPatternCornerFinder检测它们。 一个示例代码

    cv::randpattern::RandomPatternCornerFinder finder(patternWidth, patternHeight, nMiniMatches);
    finder.loadPattern(pattern);
    finder.computeObjectImagePoints(vecImg);
    vector<Mat> objectPoints = finder.getObjectPoints();
    vector<Mat> imagePoints = finder.getImagePoints();

    这里的变量 patternWidth和 patternHeight物理模式与用户定义的单位宽度和高度。 vecImg是一个向量的图像存储校准图片。

    第二,使用校准功能 CV:calibrateCamera或 CV:omnidir::校准校准相机。

    多个摄像头校准

    现在我们搬到多个相机标定,到目前为止,这个工具箱必须使用随机模式对象。

    校准多个摄像头,我们首先需要随机模式的一些照片。 校准的原因,外在的参数,一个模式需要被多个摄像头(至少两个)在同一时间。 另一件事是帮助程序知道哪个相机和拍照模式,图像文件应该命名为“cameraIdx-timestamp。*”。 照片与同一时间戳意味着他们是相同的对象由几个摄像头。 此外,cameraIdx应该从0开始。 一些例子的文件名称是“0 - 129。 png”、“0 - 187。 png”、“1 - 187”、“2 - 129”。

    然后,我们可以运行多个摄像机标定

    cv::multicalib::MultiCameraCalibration multiCalib(cameraType, nCamera, inputFilename,patternWidth, patternHeight, showFeatureExtraction, nMiniMatches);
    multiCalib.run();
    multiCalib.writeParameters(outputFilename);

    在这里 cameraType显示摄像机类型, multicalib:MultiCameraCalibration::针孔和 multicalib::MultiCameraCalibration::无方向性都受支持。 全向相机,你可以参考 CV:omnidir模块的细节。 nCamera是camers的数量。 inputFilename生成的一个文件的名称吗 imagelist_creator从 opencv /样本。 它存储随机模式和校准图片的名字,第一个文件的名字是随机模式的名称。 patternWidth和 patternHeight是物理模式的宽度和高度。 showFeatureExtraction是一个标志指示是否显示特征提取的过程。 nMiniMatches是最小的点,应该在每一帧中发现,否则这个框架将被放弃。 outputFilename是一个xml文件名字存储参数。


    opencv/opencv_3.3.0/opencv_contrib-3.3.0/modules/ccalib/samples$ tree -L 1
    .
    ├── multi_cameras_calibration.cpp
    ├── omni_calibration.cpp
    ├── omni_stereo_calibration.cpp
    ├── random_pattern_calibration.cpp
    └── random_pattern_generator.cpp

    多摄像机标定

    -------------------------------
    现在我们转到多摄像机校准,到目前为止,这个工具箱必须使用随机模式对象。
    为了校准多个摄像机,我们首先需要拍摄一些随机模式的照片。当然,要校准外部参数,需要多个摄像头(至少两个)同时查看一个图案。另一件事是,为了帮助程序知道拍摄照片的相机和模式,应该将图像文件命名为“cameraIdx timestamp.*”。具有相同时间戳的照片意味着它们是由多个相机拍摄的相同对象。此外,cameraIdx应该从0开始。文件名的示例有“0-129.png”、“0-187.png”、“1-187”、“2-129”。
    然后,我们可以运行多个摄像机作为校准
    ```
    cv::multicalib::MultiCameraCalibration multicalib(cameraType,nCamera,inputFilename,patternWidth,patternHeight,showFeatureExtraction,nMiniMatches);
    multiCalib.run();
    multiCalib.writeParameters(outputFilename);
    ```
    这里``cameraType``表示摄像机类型,支持``multicalib::MultiCameraCalibration::PINHOLE``和``multicalib::MultiCameraCalibration::OMNIDIRECTIONAL``。对于全向相机,您可以参考``cv::omnidir```模块了解详细信息```nCamera``是摄影机的数量```inputFilename是由opencv/sample中的imagelist创建者生成的文件名。它存储随机模式和校准图像的名称,第一个文件名是随机模式的名称```patternWidth``和patternHeight``是图案的物理宽度和高度```showFeatureExtraction``是一个标志,用于指示是否显示特征提取过程```nMiniMatches``是每个帧中应该检测到的最小点,否则将放弃此帧```outputFilename``是用于存储参数的xml文件名。

    运行:

    multi_cameras_calibration -nc 5 -pw 800 -ph 600 -ct 1 -fe 0 -nm 25 -v 0 multi_camera_omnidir.xml

     ./multi_cameras_calibration -nc 5 -pw 800 -ph 600 -ct 1 -fe 0 -nm 55 -v 0 ../data/multi_camera_omnidir.xml

    参数含义:

               "Usage: mutiCamCalib \n"
               "    -nc <num_camera> # number of cameras \n"
               "    -pw <pattern_width> # physical width of random pattern \n"
               "    -ph <pattern_height> # physical height of random pattern \n"
               "    -ct <camera_type> # camera type, 0 for pinhole and 1 for omnidirectional \n"
               "    -fe # whether show feature extraction\n"
               "    -nm # number of minimal matches of an image \n"
               "    -v # whether show verbose information \n"
               "    input_data # text file with pattern file names and a list of photo names, the file is generated by imagelist_creator \n"

     ./multi_cameras_calibration -nc 5 -pw 800 -ph 600 -ct 1 -fe 0 -nm 55 -v 0 ../data/multi_camera_omnidir.xml

    2 matlab 多幅相机标定

    • —Multiple-Camera系统标定工具箱使用功能Descriptor-Based校准模式。 
    多摄像机标定工具箱
    使用基于特征描述符的校准模式的多摄像机系统校准工具箱
    Bo Li,Lionel Heng,Kevin Koeser,Marc Pollefeys
    苏黎世联邦理工大学计算机视觉与几何组
    IEEE / RSJ智能机器人与系统国际会议(去),2013
    摘要
    本文提出了一种基于特征描述子的校准模式和MATLAB工具箱的使用特别设计的图案很容易完成内联函数和多摄像机系统的非本征。在现有的校准模式,特别是,无处不在的棋盘,所提出的模式包含了许多不同尺度的功能,这样的功能可以很容易地自动检测。该工具箱支持一个摄像系统可以包括正常的针孔摄像机或折反射摄像机标定。校准只要求相邻摄像机同时观察校准模式的部分,所观察到的部分可能不会重叠在所有。没有重叠的视野被假定为相机系统。我们表明,工具箱可以很容易地用于自动校准相机系统。

    多幅相机自校准

    Matlab软件包为 完整的 并充分 自动 校准的多幅相机设置(3凸轮最小)。 一个标准的激光 指针是唯一你需要的硬件。 没有校准的对象和用户 交互要求。 

    关键词: 多个摄像机标定,摄像机标定, selfcalibration多幅相机标定,标定的相机 网络。


    作者的代码

    历史

    • 2011年2月 。 稍微修改代码 并使 倍频程 兼容的 安德鲁稻草 和他的合作者。 看到 自述 为更多的细节。 谢谢安德鲁!
    • 2005年5月24日 。 版本1.0 释放。
    • 2004年10月29日 。 样本数据 可供下载。
    • 2004年7月15日 。 接受我们的期刊论文。
    • 2003年8月20日, 。 文档升级。
    • 2003年7月30日 。 发布候选版本2。
    • 2003年7月18日 。 首次公开发行候选版。
    • 早期的2002年春天。 第一次真正的工作版本的线性模型 估计。 然后测试、升级、测试、升级、测试、…

    下载

    发送一个邮件给托马斯Svoboda svoboda_at_cmp.felk.cvut。 cz如果你 想收到公告升级。 请写 SelfCal主题领域。 任何建议,缺陷报告 受欢迎的。

    被测试的代码在几个Linux机器和不同 版本的 Matlab 包中。

    使用的保证、支持条件

    提供的软件。 使用是免费的。 至关重要的 修改的代码(而不是配置变化)和他们的 再分配必须批准我。 请使用artictle 在杂志上的参考。

    出版物和文档

    • 托马斯Svoboda。 完整的摄像机标定系统的一个软件。 麻省理工学院的讲座 CSAIL的 。 2005年1月25日。 (幻灯片 PDF |打印输出PDF ]
    • 托马斯Svoboda,丹尼尔Martinec,托马斯Pajdla。 一个方便的多幅相机自校准的虚拟环境。 存在:遥控机器人和虚拟环境 ,407 - 422页,14(4),8月 2005年。 麻省理工学院出版社 
      手稿的杂志文章 (PDF,1.7 mb) 。 它的 bib-entry 
    • 早期版本的TR-users指南。 ( PDF ],[版本从8月20日,2003]。 下载和反馈 困难我将在升级和工作文档:-)我可以提供一些测试数据请求。
    • 图形化的 素描的自校准问题。
    • 短 描述 的输出参数。
    • 短 视频 (avi,DivX) 显示校准我们的移动 我 房间 在一家工厂设置。

    链接


    最后修改:02/22/2011 16:10:58 
    3 matlab 强大的标定能力

    相机标定为Matlab工具箱

    一些相关链接摄像机标定

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    1:相机标定含义(解决什么是相机标定)

               在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。

    2:相机标定意义(解决为什么要进行相机标定)

               计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息,并由此重建和识别物体,而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的,这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下,这些参数必须通过实验与计算才能得到。无论是在图像测量或者机器视觉应用中,相机参数的标定都是非常关键的环节,其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此,做好相机标定是做好后续工作的前提,提高标定精度是科研工作的重点所在。

    3:相机标定的方法(解决如何进行相机标定)

               相机标定方法有:传统相机标定法、主动视觉相机标定方法、相机自标定法。

              摄像机相对于世界坐标系的方位。标定精度的大小,直接影响着计算机视觉(机器视觉)的精度。迄今为止,对于摄像机标定问题已提出了很多方法,摄像机标定的理论问题已得到较好的解决,对摄像机标定的研究来说,当前的研究工作应该集中在如何针对具体的实际应用问题,采用特定的简便、实用、快速、准确的标定方法。

    原文:https://blog.csdn.net/lixianjun913/article/details/10012885

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多相机标定