opencv摄像机自标定(opencv 自动对焦)

文章阐述了关于opencv摄像机自标定，以及opencv 自动对焦的信息，欢迎批评指正。

简略信息一览：

• 1、用opencv进行摄像头的标定时,怎么求取基线距离,焦距f,dx,dy,均已知...
• 2、OpenCV摄像机标定的一些问题,在线等答案!
• 3、单目相机标定___一、原理
• 4、求教opencv摄像机标定
• 5、用opencv编辑的摄像机单目标定程序每次得出的内矩阵和畸变矩阵差很多...
• 6、openCV摄像机标定

用opencv进行摄像头的标定时,怎么求取基线距离,焦距f,dx,dy,均已知...

我以前做过一个人脸的截取，当时是用的cvSetImageROI语句重设了图片的ROI，然后用cvCopy转移到目标，这种方法可以实现切图，不过中心要设置成（x+dx/2，x+dy/2）。

摄像头的内参数是六个分别为：1/dx、1/dy、r、u0、v0、f。opencv1里的说内参数是4个其为fx、fy、u0、v0。

摄像头参数是三种不同的参数：1）摄像头的内参数是六个分别为：1/dx、1/dy、r、u0、v0、f。opencv1里的说内参数是4个其为fx、fy、u0、v0。

OpenCV摄像机标定的一些问题,在线等答案!

1、只给定一张图片可以根据图像中相关特征进行标定，简单讲就是利用： line is straight 这个原理。2：目前最常用的方法，是通过二维标定板，通过对 reprojection error 最小化进行非线性优化，来实现对相机的标定。

2、初学OpenCV之摄像机标定 最近方向定下来是双目立体视觉，主要是做重建这块的研究。

3、相机标定过程中可能受收到很多外部物理因素（像差、散焦、传感器噪声、量化误差等）的影响。所用算法的稳定性较差，当前在相机标定领域公认的健壮性较好的优化算法仍然是bundle adjustment（光束平差法）。

4、首先魔方要买那种磨砂的减少反光的影响。其实也就是当光线太亮或者太暗色彩分量就变小了。然后通过方法找到魔方的边界，然后将这个正方形部分截取出来处理。

5、外参数中的R就是旋转矩阵，t就是平移向量。

单目相机标定___一、原理

【1】进行摄像机标定的目的：求出相机的内、外参数，以及畸变参数。

原点是相机光轴与相面的交点（称为主点），即图像的中心点，轴、轴分别与轴、轴平行。故两个坐标系实际是平移关系，即可以通过平移就可得到。其中， 、 分别为像素在、轴方向上的物理尺寸， 为主点（图像原点）坐标。

相机标定是指确定相机内部和外部参数的过程，其主要目的是为了将相机***集到的图像坐标转化为三维空间中的真实世界坐标。相机标定的作用是消除相机畸变，提高图像的精度和准确性。

相机标定的目的是确定相机的一些参数的值。通常，这些参数可以建立定标板确定的三维坐标系和相机图像坐标系的映射关系，换句话说，你可以用这些参数把一个三维空间中的点映射到图像空间，或者反过来。

所以相机标定就是解方程的一个过程。***楼上的一句话：“方程的解可以写出y=f（x）的叫显式解，只能写出f（x，y）=C的叫隐式解。”显示解是函数的形式，即“对于每一个给定的x的值，都有唯一的y的值与之相对应”。

求教opencv摄像机标定

1、初学OpenCV之摄像机标定 最近方向定下来是双目立体视觉，主要是做重建这块的研究。

2、将标定板放置在相机的视野范围内，确保标定板完全可见，并且相机能够拍摄到标定板的多个角点。使用相机拍摄多张包含标定板的图像，使用图像处理软件（如OpenCV）来提取标定板图像中的角点。

3、相机标定过程中可能受收到很多外部物理因素（像差、散焦、传感器噪声、量化误差等）的影响。所用算法的稳定性较差，当前在相机标定领域公认的健壮性较好的优化算法仍然是bundle adjustment（光束平差法）。

4、外参数中的R就是旋转矩阵，t就是平移向量。

5、OpenCV使用棋盘格板进行标定，如下图所示。为了标定相机，我们需要输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。

用opencv编辑的摄像机单目标定程序每次得出的内矩阵和畸变矩阵差很多...

相机标定过程中可能受收到很多外部物理因素（像差、散焦、传感器噪声、量化误差等）的影响。所用算法的稳定性较差，当前在相机标定领域公认的健壮性较好的优化算法仍然是bundle adjustment（光束平差法）。

目前最常用的方法，是通过二维标定板，通过对 reprojection error 最小化进行非线性优化，来实现对相机的标定。并非根据看似高大上的训练集来标定。

外参数中的R就是旋转矩阵，t就是平移向量。

Bundle Adjustment在张正友的相机标定方法中用于估计相机内参和畸变参数，标定棋盘上的点的空间位置和相机姿态作为副产品，也可以同时得到。通过已知内参的单目相机实时估计相机姿态[R|T]和三维点云坐标的算法叫做SfM或SLAM。

openCV摄像机标定

初学OpenCV之摄像机标定 最近方向定下来是双目立体视觉，主要是做重建这块的研究。

相机标定过程中可能受收到很多外部物理因素（像差、散焦、传感器噪声、量化误差等）的影响。所用算法的稳定性较差，当前在相机标定领域公认的健壮性较好的优化算法仍然是bundle adjustment（光束平差法）。

外参数中的R就是旋转矩阵，t就是平移向量。

外参数值指的是景物坐标系相对于相机坐标系的转换关系；自己定义的RT是什么意思？单个摄像机拍摄的图像是不能得到景物点的三维坐标的，缺少景深信息。可以参考OpenCV相关教程，如果要的话，留下邮箱。

在计算机视觉方面，OpenCV可以实现物体检测、跟踪、3D重建和相机标定等功能。在机器学习方面，0penCV提供了多种机器学习算法实现，如支持向量机、决策树、随机森林、神经网络和聚类等。

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