計算機視覺中攝像機標定的實驗分析

□王 琳 余靜華 陳 曦 趙 耀

（西安航空學院 陜西 西安 710000）

計算機視覺中攝像機標定的實驗分析

□王 琳 余靜華 陳 曦 趙 耀

（西安航空學院 陜西 西安 710000）

在計算機視覺范圍內一個非常重要的技術便是攝像機標定技術，標定結果的實際精準度會對最終測量所得數據的精準性以及三維重建的效果以及精度有著非常直接的影響。計算機視覺應用的要求存在有多樣性，因此也就給攝像機標定技術的準確性有了更高的要求，視覺測量中一個非常重要的前提是需要人們進行精準度高并且操作非常簡單的標定方法的選擇，本文在計算機視覺中進行了攝像機標定實驗，展開了對設計相機標定技術的穩定性，運行效率，操作性以及精度研究。

計算機視覺；攝像標定；實驗分析

攝像機標定技術是及孫吉視覺中非常關鍵的一項技術，攝像機標定結果精度只要出現任何一點細微的提高就會造成非常有效的效果，例如，以機器視覺作為基礎的雙目視覺測距，足式機器人避障，無人飛行器自主導航，駕駛輔助系統等一些應用。

1 攝像機標定原理

攝像機標定具體指的是對攝像機成像模型中的所有內外參數進行求解的一個過程，在所有的攝像機模型之中，一個最為簡便的模型便是針孔模型。在攝像機標定中，計算機視覺中會需要用到四種坐標系，像素的坐標系（U,V），圖像的坐標系（x，y），攝像機的坐標系（Xc，Yc，Zc），世界的坐標系（Xw,Yw,Zw）,這四個坐標系的坐標方向以及坐標位置如圖。

2 攝像頭標定

以OpenCV為基礎的攝像頭標定。OpenCV指的是一個具有開源性質的計算機視覺庫，主要是為了對數字圖像進行應用而展開的開發，具備有非常強大的模式識別，圖像拼接，圖像處理功能。OpenCV的具體標定的具體步驟為，其一，在文件中進行標定使用之后的圖片數據的打開，并且進行標定板相應參數的輸入。其二，用函數進行角點的提取。其三，對函數優化角點的數據進行調用，將亞像素級的坐標確定。其四，在圖片上進行函數進行角點位置的標出。其五，對每幅圖像的旋轉向量以及平移向量，畸變系數向量，內參數矩陣進行計算，得出沖投影的誤差值。

3 實驗結果以及分析

在實驗中選用的攝像機的攝像頭是普通的USB攝像頭。圖像的傳感器是CCD，鏡頭的焦距是2.9mm，在實驗中采用的圖像的實際分辨率是640x480。

在該實驗中選擇了10組圖像數據來進行標定，其中每一組數據之中都包含有20幅圖像，由左右相機分別拍攝。

觀看此表格數據，我們可以發現采用這兩種方法來展開標定所得的結果實際相差非常小，用OpenCV進行標定的左攝像頭焦距MATLAB標定的結果相對差是0.0303%，右攝像頭的焦距相對差是0.0794%，透鏡光軸的中心坐標（Cx，Cy）和理想的中心坐標（320,240）結果非常詳盡，攝像機發生的畸變系數可以忽略記為0.因此我們可以得出結論，標定技術如果提高，運用這兩種方法展開對攝像機的標定，結果非常準確。根據表格我們已經確定，不論采用這兩種標定方法中的哪一種，標定結果都非常精準并且接近，但是為了可以使標定結果的穩定性以及精度更進一步，我們可以進行以下方法的采取[2]。

其一，至少選擇10張到20張包含有不同角度標定板以及不同位置的圖像。其二，進行不同模式的圖像的捕捉，一定需要保證數量足夠多，標定板和相機平面的角度需要低于45°。其三，圖像邊緣鏡頭出現畸變比較大，需要讓標定板盡量和邊緣位置進行靠近[3]。

結束語

文章中對兩種標定工具所具備的不同特點進行了分析，發現MATLAB toolbox的效率以及操作性相對比較差，但是精度非常好，OpenCV函數庫是在C++基礎上進行開發的，具備有操作非常簡便并且效率非常高等優勢，非常適合對嵌入式平臺進行移植，負后續實驗監控平臺的設計提供了良好的基礎。

[1]吳淵凱,卞新高.計算機視覺中攝像機標定的實驗分析[J].電子測量技術,2016,39(11):95-99.

[2]張偉波,劉明芹,袁明,等.基于Matlab的計算機視覺測量中攝像機標定方法研究 [J].數字技術與應用,2014,(2):53-54,56.

[3]王巨森,劉自強.攝像機標定方法的實現[J].電大理工,2015,(2):12-13.

1004-7026（2017）12-0098-01

TP391.4

A

DOI：10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2017.12.080

王琳（1990-），女，陜西富平人，助教，碩士研究生，主要研究方向：計算機視覺、圖像處理、數據挖掘、機器學習。