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  • 2021-01-23 17:22:45

    使用标定助手标定过程很简单就不赘述了,可以自行查找,无非就是生成描述文件=>填写相机像元参数,镜头参数,标定板参数=>拍照=>标定即可

    例如标定后得到的参数为
    相机内参 => CameraParameters := [0.0130131,-2255.9,2.00077e-006,2e-006,1263.13,1031.32,2592,1944]
    相机外参 => CameraPose := [-0.0111166,-0.00766521,0.117412,0.570424,359.157,82.3899,0]

    相机内参如果深究起来需要理解矩阵的一些知识,网络上也有很多大神详细的讲解如何根据标定图像来求解内参,归根结底目的是矫正径向畸变也就是所谓的桶形畸变和枕形畸变,简单理解就是让实际物体的直线在图像上看来仍然是一条直线而不是曲线。对于这个相机外参一直不是很理解,网络上无非说是相机位姿,但是做什么用的不是很懂,还有为什么标定的时候需要选择一个参考位姿的图片呢?带着这个疑问查询了很多资料,终于搞明白了一些。

    首先相机标定存在三个坐标系分别是 世界坐标,相机坐标,图像坐标。世界坐标就是真实世界中的物理坐标可以自定义比如我们定义标定板的正中心的黑色圆点的圆心作为原点,垂直标定板向上为z轴建立笛卡尔坐标系O-xyz单位可以设为mm。相机坐标系其实是以镜头中心为原点,光路为z轴的一个笛卡尔坐标系O1-x1y1z1。这两个坐标系之间的变换是一种刚体变换,也就是说保持三个坐标轴的直角关系不变通过在三维空间中的旋转,平移即可使得两个坐标轴完全重合到一起,那么世界坐标系分别绕着xyz轴旋转多少度,然后原点再沿xyz轴平移多少mm两个坐标系就可以重合了呢,这就是我们标定得到的相机外参来描述的比如上面的外参为CameraPose := [-0.0111166,-0.00766521,0.117412,0.570424,359.157,82.3899,0],前三个参数就是表示以世界坐标系为参考沿x轴平移-0.0111166m,沿y轴平移-0.00766521m,沿z轴平移0.117412m这两个坐标系的原点即可重合,注意单位是m(米)。然后再分别绕xyz轴旋转0.570424度,359.157度,82.3899度两个坐标系的xyz轴即可重合。这就是相机外参的意义所在,为什么叫位姿,其实就是描述相机相对于标定板的拍摄姿态是怎么样的,是从哪个角度来拍摄标定板图像的,只有知道这个参数才能将拍摄的标定板图像转换成z=0的视角图像(也就是xOy平面,理想的垂直标定板拍摄角度)。在标定助手里面可以设置不同标定板图像为参考位姿,标定出来的相机外参是不同的,这也不难理解,因为使用不同的标定板作为参考位姿如果想讲这个标定板图像转换成z=0的视角拍摄的图像相机需要调整的角度是不同的。

    得到相机内外参数后如果需要测量需要将原始图片通过内外参数映射才能进行测量真实长度。

    左侧图像是标定的时候通过标定助手选择的作为参考位姿的标定板图像,右侧是这幅图像转换成相机从正上方垂直拍摄的无畸变的理想图像,代码如下所示

    *相机标定得到的相机内参和外参
    CameraParameters := [0.0130131,-2255.9,2.00077e-006,2e-006,1263.13,1031.32,2592,1944]
    CameraPose := [-0.0111166,-0.00766521,0.117412,0.570424,359.157,82.3899,0]
    *读取作为参考位姿的标定板图像
    read_image (Image, 'F:/Desktop/halcontest/Images/20210121-220543-844.bmp')
    *这里为什么是40,其实这里40表示的是40mm,后面除以1000是换算成0.040m
    realViewWidth := 40
    *将mm单位换算成m为单位,表示我想转换后的图片显示0.039m宽的视野
    realViewWidth := realViewWidth / 1000.0 
    *这里是重新设置相机位姿,表示将相机的拍摄角度沿原点沿xyz分别平移多少m,可以将转换后的图像平移到视野中心,注意这里实际可以理解为移动的是相机而不是标定板
    *这也解释了为什么上图往中心移动是负数而不是正数,标定板边框处的小三角是在OXY平面的第三象限处,原点O是在标定板正中心位置
    set_origin_pose (CameraPose, -0.5*realViewWidth, -0.4*realViewWidth, 0, newCameraPose)
    *生成映射图,将像素为单位的图像转换成实际长度单位。这里需要着重说一下这几个参数
    *MapImage[out]:输出得到的映射图
    *CameraParameters[in]:标定得到的相机内参
    *newCameraPose[in]:在标定得到的相机外参基础上重新调整得到新的相机外参
    *2592[in]:输入像素为单位的图像宽度
    *1944[in]:输入像素为单位的图像高度
    *2592[in]:输出图像的像素宽度
    *1944[in]:输出图像的像素高度
    *realViewWidth / 2592[in]:非常重要的参数,表示转换后的图像每个像素代表真实的物理距离,单位为m。输出图像的宽度高度和每个
    *像素代表的实际长度决定了映射后的图像标定板在图像中的大小。因为如果同为2592*1944大小的图像,标定板所占比例大小在每个像素代表0.001m的图像中肯定要大于每个像素代表0.002m
    *的图像比例。如果长为0.002m的直尺在比例为0.001m的图像中占2个像素,但是在比例为0.002m的图像中只占1个像素。
    gen_image_to_world_plane_map (MapImage, CameraParameters, newCameraPose, 2592, 1944, 2592, 1944, realViewWidth / 2592, 'bilinear')
    * Calibration 01: Now, images can be rectified using the rectification map
    map_image (Image, MapImage, RealWordImage)
    
    

     

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    我是使用halcon标定助手来标定线阵相机的,对于里面的一些参数来做一个记录说明:

    首先下面的两个数组就是标定之后得到的相机内参和外参

    内参:CameraParameters := [0.0357809  ,  -61.3384  ,  6e-006  ,  6e-006  ,  915.932  ,  182.341  ,  2048  ,  3840  ,  1.41028e-006  ,  5.45462e-005  ,  3.86866e-006]
    外参:CameraPose := [-0.0160874,0.0553653,0.255282,28.5899,6.24194,8.48283,0]


    内参的11个参数分别是什么意思呢?内参一共十一个参数分别为  [Focus, Kappa, Sx, Sy, Cx, Cy, ImageWidth, ImageHeight, Vx, Vy, Vz]
    Focus : 镜头焦距长度

    Kappa: 镜头畸变系数,正负分别表示枕形畸变和桶状畸变

    Sx: 表示相机单个像元宽度

    Sy: 表示相机单个像元高度

    Cx: 表示镜头光轴在像平面坐标上的投影横坐标,一般初始化的时候设置为width/2

    Cy: 表示镜头光轴在像平面坐标上的投影纵坐标,一般初始化的时候设置为0,因为是一帧是一条线,所以纵坐标为0

    ImageWidth: 表示一整副图片像素宽度

    ImageHeight: 表示一整幅图片像素高度
    Vx : x方向上运动速度,其实就是每拍摄一条线,x方向的走的距离,因为安装有误差,相机和运动方向不可能完全垂直,理论上为0最理想

    Vy: y方向上运动速度,其实就是在扫描的时候,多远距离拍摄一条线

    Vz: z方向上运动速度,其实就是每拍摄一条线,z方向上走的距离,也是因为安装有误差,理论上为0最理想


    外参的六个参数表示由世界坐标系转换成相机坐标系的变换参数,六个参数分别为x,y,z三个轴的旋转角度和x,y,x三个轴的平移量


    ======================================================================================================


    1.在halcon中使用标定助手对线扫相机进行标定,首先设置标定板描述文件路径,和镜头等相关参数

    2.加载用于标定的图片,一般20张左右,注意加载的图片必须都找到标定板,显示检测品质出问题如果精度要求不是很高也可以接受。然后选定一张照片设置为参考位姿,设置参考位姿的作用是什么呢?当你标定完成之后,使用相机内参外参进行矫正之后的图片,会将这个图片上的标定板中心点作为远点坐标,并且这张变换后的图片作为相机垂直照射的平面参考。如果加载的图片找不到标定板,可以在最下方的标定板提取参数中改变参数,一般就能找提取到标定板了。最后点击标定按钮,就可以得到标定的参数了。



    3.得到的内参,如何进行畸变矫正呢?使用如下代码,注释为蓝色,代码为红色。

    你希望映射过后的图片的宽度(一条线)内视野为多少,这里为30mm,然后除以1000换算成m

    TmpCtrl_RectificationWidth := 30
    TmpCtrl_RectificationWidth := TmpCtrl_RectificationWidth / 1000.0

    生成用于矫正的映射图,着重说一下这几个输入参数

    CameraParameters:标定得到的相机内参

    CameraPose:标定得到的相机位姿外参

    2048:待转换图的宽度

    3840:待转换图的高度

    2048:转换之后的图像希望的宽度

    3840:转换之后的图像希望的高度

    TmpCtrl_RectificationWidth / 2048:表示希望转换后的图,每个像素代表的长度,单位是m。这里因为宽度视野(一条线覆盖的视野宽度)希望是30mm,而希望转换后的图像宽度为2048,所以这里用TmpCtrl_RectificationWidth / 2048,也就是说你可以自定义转换之后的图像每隔像素代表多少精度,这里的精度就是30mm/2048pix = 0.014mm/pix .注意下面的这个函数就是将图片转换成了z=0,垂直视角的函数,参看halcon函数说明。

    gen_image_to_world_plane_map (TmpObj_RectificationMap, CameraParameters, CameraPose, 2048, 3840, 2048, 3840, TmpCtrl_RectificationWidth / 2048, 'bilinear')
    最终使用map_image来转换图片,转换之后的图片在理论上横向纵向的坐标缩放比例是相等的,换句话来说一个正方形两个方向上的像素个数是一样的,并且是垂直拍摄的。
    map_image (Image, TmpObj_RectificationMap, TmpObj_RectifiedImage)


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    我是使用halcon标定助手来标定线阵相机的,对于里面的一些参数来做一个记录说明:


    首先下面的两个数组就是标定之后得到的相机内参外参

    内参:CameraParameters := [0.0357809  ,  -61.3384  ,  6e-006  ,  6e-006  ,  915.932  ,  182.341  ,  2048  ,  3840  ,  1.41028e-006  ,  5.45462e-005  ,  3.86866e-006]
    外参:CameraPose := [-0.0160874,0.0553653,0.255282,28.5899,6.24194,8.48283,0]

    内参的11个参数分别是什么意思呢?内参一共十一个参数分别为  [Focus, Kappa, Sx, Sy, Cx, Cy, ImageWidth, ImageHeight, Vx, Vy, Vz]


    Focus : 镜头焦距长度

    Kappa: 镜头畸变系数,正负分别表示枕形畸变和桶状畸变

    Sx: 表示相机单个像元宽度

    Sy: 表示相机单个像元高度

    Cx: 表示镜头光轴在像平面坐标上的投影横坐标,一般初始化的时候设置为width/2

    Cy: 表示镜头光轴在像平面坐标上的投影纵坐标,一般初始化的时候设置为0,因为是一帧是一条线,所以纵坐标为0

    ImageWidth: 表示一整副图片像素宽度

    ImageHeight: 表示一整幅图片像素高度
    Vx : x方向上运动速度,其实就是每拍摄一条线,x方向的走的距离,因为安装有误差,相机和运动方向不可能完全垂直,理论上为0最理想

    Vy: y方向上运动速度,其实就是在扫描的时候,多远距离拍摄一条线

    Vz: z方向上运动速度,其实就是每拍摄一条线,z方向上走的距离,也是因为安装有误差,理论上为0最理想

    外参的六个参数表示由世界坐标系转换成相机坐标系的变换参数,六个参数分别为x,y,z三个轴的旋转角度和x,y,x三个轴的平移量

    ======================================================================================================

    1.在halcon中使用标定助手对线扫相机进行标定,首先设置标定板描述文件路径,和镜头等相关参数


    2.加载用于标定的图片,一般20张左右,注意加载的图片必须都找到标定板,显示检测品质出问题如果精度要求不是很高也可以接受。然后选定一张照片设置为参考位姿,设置参考位姿的作用是什么呢?当你标定完成之后,使用相机内参外参进行矫正之后的图片,会将这个图片上的标定板中心点作为远点坐标,并且这张变换后的图片作为相机垂直照射的平面参考。如果加载的图片找不到标定板,可以在最下方的标定板提取参数中改变参数,一般就能找提取到标定板了。最后点击标定按钮,就可以得到标定的参数了。

    3.得到的内参,如何进行畸变矫正呢?使用如下代码,注释为蓝色,代码为红色。

    你希望映射过后的图片的宽度(一条线)内视野为多少,这里为30mm,然后除以1000换算成m

    TmpCtrl_RectificationWidth := 30
    TmpCtrl_RectificationWidth := TmpCtrl_RectificationWidth / 1000.0

    生成用于矫正的映射图,着重说一下这几个输入参数

    CameraParameters:标定得到的相机内参

    CameraPose:标定得到的相机位姿外参

    2048:待转换图的宽度

    3840:待转换图的高度

    2048:转换之后的图像希望的宽度

    3840:转换之后的图像希望的高度

    TmpCtrl_RectificationWidth / 2048:表示希望转换后的图,每个像素代表的长度,单位是m。这里因为宽度视野(一条线覆盖的视野宽度)希望是30mm,而希望转换后的图像宽度为2048,所以这里用TmpCtrl_RectificationWidth / 2048,也就是说你可以自定义转换之后的图像每隔像素代表多少精度,这里的精度就是30mm/2048pix = 0.014mm/pix .注意下面的这个函数就是将图片转换成了z=0,垂直视角的函数,参看halcon函数说明。

    gen_image_to_world_plane_map (TmpObj_RectificationMap, CameraParameters, CameraPose, 2048, 3840, 2048, 3840, TmpCtrl_RectificationWidth / 2048, 'bilinear')
    最终使用map_image来转换图片,转换之后的图片在理论上横向纵向的坐标缩放比例是相等的,换句话来说一个正方形两个方向上的像素个数是一样的,并且是垂直拍摄的。
    map_image (Image, TmpObj_RectificationMap, TmpObj_RectifiedImage)
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    版权声明:本文为CSDN博主「d_a_r_k」的原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/d_a_r_k/article/details/77986015

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    这里写图片描述
    与面阵摄像机相似,世界坐标系中某个给定点投影到图像坐标系中分为两个步骤:先将该点从世界坐标系中转化到摄像机坐标系中,再投影到图像坐标系中。
    这里写图片描述
    为了得到线阵摄像机内部几何模型,我们可以将线阵图像传感器看做是面阵图像传感器的某一行。这样就可以如面阵摄像机一样,建立一个成像平面坐标系,这个坐标系在投影中心后端 f (主距)处。同样,为了简化此后的计算,可以假设这个成像平面在投影中心前端。

    详述:
    首先假设点Pc已经被投影到成像坐标系中的点 (u,v)T 。与面阵摄像机相似,镜头产生的径向畸变导致该点坐标变为 (u¯,v¯)T
    与面阵摄像机相似,最后点 (u¯,v¯)T 被转换到图像坐标系,得到坐标为 (r,c)T
    但是通常线阵图像传感器并不是正好在投影中心后端,为了在模型中考虑这个因素,我们同样使用主点 (cx,cy) 表示线阵图像传感器相对于投影中心的平移量,也就是表示了主点和线阵图像传感器之间的相对位置关系。由于 (u¯,v¯)T 坐标的单位是米制单位,我们需要引入两个缩放比例因子 sx sy ,他们确定了如何从成像平面坐标系中单位转换到图像平面坐标系中的单位(像素)。与面阵摄像机相似, sx 表示图像传感器水平方向上相邻两像素之间的距离。 sy 的值不能够被标定并且只能被设置为线阵图像传感器单个像素在垂直方向上的尺寸。
    为了确定摄像机坐标系中的点 Pc=(xc,yc,zc)T 的投影,我们首先考虑如下这种较理想的情况,不存在径向畸变( k=0 ),线阵图像传感器安装在投影中心正后方( cy=0 ),并且摄像机运动方向完全与摄像机坐标系 y 轴方向一致(V=(0,vy,0))。这种情况下,投影得到点 p 的行坐标与点Pc在传感器正下方的时间成正比,也就是点 Pc 出现在摄像机坐标系的 xz 平面上的时间。为了得到这个时间我们可以使用等时 xctvy=0 计算时间 t ,由于运动向量V的单位为每秒扫描一行多少米,因此时间 t 的单位实际上是第几行(像素)。因此,r=t=xc/vy。由于 vx=0 ,我们同样可以得出 u=fxc/zx c=u/sx+cx 。因此,这种理想情况下的投影就相当于在线阵图像传感器的方向上为透视投影,而在垂直于线阵图像传感器的方向(也就是与运动方向 (0,vy,0)T 方向相同)上为平行投影。
    那么运动向量不是完全沿 y 轴方向(vx vz 不为0),线阵图像传感器并不是正好对齐( cy 不为0),镜头也存在径向畸变( k 不为0),额,好复杂!

    虽然线阵摄像机几何模型在与原理上只是一个透视镜头和一个远心镜头的组合,但正好这种组合导致线阵摄像机几何模型比面阵摄像机几何模型要复杂的多!恩,这个我认同。
    这里写图片描述
    难就难在摄像机运动与图像采集频率不符合;摄像机运动方向问题:包括与y不平行、运动向量的 z <script type="math/tex" id="MathJax-Element-19072">z</script>分量不等于0;还有与面阵摄像机模型相似的镜头畸变问题。

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    千次阅读 2020-09-07 13:02:16
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空空如也

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线阵相机标定