相机标定相关问题请教

SZ阿辉 2017-06-10 10:58:54

各位大牛，目前我要做摄像头标定，我想问下，我求出相机的内参和外参后，这些参数如何使用，现在比较纠结这个问题，是不是要对相机的内参和外参进行修改，有没有做过这方面的大神出来指导下，非常感谢

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这属于相机成像问题，它是图像处理中的经典研究内容，以此为基础衍生出相机标定、图像变换、立体视觉、单目测距等研究领域。目前火热的自动驾驶领域中，相机标定、基于相机内外参的立体视觉也是其基础入门知识。...

2.无需标定板，吸头直接吸取一合适的标志物（最好是圆形物），尽量按照规划的Z字形走9个点位，下相机拍9张照片，因为下相机固定，所以它的视野不变，这时你可以分别从9张照片获取每个点的像素坐标。如果觉得不好分析，那就将9张合成一张照片，再从中获取9点的像素坐标。个人想出两种方法：1.将透明的玻璃标定板固定在吸头和相机中间具有一定高度的位置，然后吸头吸取合适的标志物在标定板上方走9个点位，Z字形，相机得到9点的像素坐标，机械臂得到9点机械坐标；高手们觉得上相机要做旋转中心标定吗？下相机仰视拍照的情况，

相机标定为什么得到的旋转矩阵的尺寸是3*1的呢？欢迎点进这个博客的新手们！我第一次动手标定一个相机就发现标定结果中旋转矩阵尺寸是3乘1，我很疑惑因为课上一直讲是3*3的旋转矩阵，于是找了很多博客都没有个解答，最后还是请教了师兄才知道其中的原理，因为得到的根本就不是旋转矩阵，而是旋转向量。 1、旋转向量和旋转矩阵是什么关系呢？旋转向量R一般形式，旋转矩阵只有3个自由变量，所以能够将其表示为一个单位向量K,和一个标量theta. 这样R就可以表示成如下形式 theta=norm(K) ...

LM算法，全称为Levenberg-Marquard，它可用于解决非线性最小二乘问题，多用于曲线拟合等场合。 LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量p在其领域内做线性近似，忽略掉二阶以上的导数项，从而转化为线性最小二乘问题，它具有收敛速度快等优点。LM算法属于一种“信赖域法”——所谓的信赖域法，此处稍微解释一下：在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都

Q1: Size square_size = Size(10,10); /* 实际测量得到的标定板上每个棋盘格的大小 */ 如果单位是毫米的话，博客中的棋盘格也就5cm*7cm的样子，肯定没这么小；10cm的话又太大了。 Q2: 程序运行到第41行的findChessboardCorners函数中就出不来了？设置断点跟踪了一段后直接就没有下一步的箭头了，程序也没有退出，也没有报错，就一直停在这里，棋盘格的内点数量也改了。 Q3：你好，这个对图像源有什么要求吗？我拿几组图像数据...

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