标定板(标定板的作用)

标定板 （Calibration Target） 在机器视觉、图像测量、摄影测量、三维重建等应用中，为校正镜头畸变；确定物理尺寸和像素间的换算关系；以及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，需要建立相机成像的几何模型。 通过相机 相机标定是计算机视觉领域一个久远而非常重要的问题；也是面试过程中经常出现的问题。 相机标定涉及的知识面很广，成像几何、镜头畸变、单应矩阵、非线性优化等。 相机标定有自标定（找图像中特征点）、标定板标定（特征点易求，稳定性好），一般 标定 从实践的角度来看，标定摄像头应该选用什么样的标定板？ 标定板精度越高，标定结果肯定越好。 但是好的 (精度达到0001mm)的标定板太贵了，大一点的淘宝上面要2000左右，这样的标定板在应用中有必要吗？ 我 显示全部 关注者 34 被浏览 149 5 个回答 默认排序 TSRobotics 2 人赞同了该回答 我们用的是这种，精度无法达到你的需求， 统计误差 可以达到。 发布于 2016-12-11 44 陈之炎 知之为知之，不知为不知 4 人赞同了该回答 摄像头是一种视觉传感器，它已经成为了机器人技术、监控、空间探索、社交媒体、工业自动化，甚至娱乐业等多个领域不可分割的组成部分。摄像机标定过程，简单的可以简单的描述为通过标定板，如下图，可以得到n个对应的世界坐标三维点X i 和对应的图像坐标二维点x i ，这些三维点到二维点的转换都可以通过上面提到的相机内参K ，相机外参 R 和t，以及畸变参数 D ，经过一系列的矩阵变换得到。 2什么叫相机标定？ 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） 3为什么相机标定很重要？ 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。 4相机标定方法有哪些？标定本质上是借助一个已知确定的空间关系（标定板），通过分析拍照的图片像素，逆向推出相机固有且真实的参数（内参）。 原则上，任何有合适表面特征的物体都可以作为标定物体，包括三维的物体，二维的图案。 但是由于平面的更容易处理，并且相对三维物体来说，制作精准的二维标定位要简单的多。 因此，我们常使用平面的标定板作为标定物，并通过多个不同角度和距离的图像提高精准度。 标定板一般使用平面上的规则图案，主要由以下几种类型： 棋盘格 chessboard 最常用的标定图案：棋盘格。 常用的规格有 角点 6 x 9 , 6 x 7 , 8 x 11 方格 20mm , 30mm用于标定图像系统，为高精度定位、测量、检测图像系统所必备。 材质可提供：光学玻璃、石英玻璃、陶瓷、氧化铝金属、菲林、菲林贴合、相纸等；光学玻璃材质标定板直接光刻工艺，标准精度保证1UM，最高精度可达到03UM，最大尺寸可做到1000MM*1000MM;陶瓷 现在常用的是棋盘格标板和实心圆标板 棋盘格标板：使用的是棋盘格的角点作为标定的参考点 实心圆标板：使用的是圆心作为标定的参考点 我们在文章 Accurate Camera Calibration using Iterative Refinement of Control Points 中找到了这么一个结论： 我们可以 归结为： 实心圆的精准度高，表现为中心拟合度高，但是具有偏心误差。 棋盘格精准度低，但不存在偏心误差。 那什么叫偏心误差？ 很好理解，对于棋盘格而言，我们要使用的角点其实也就是两条直线的交点。 从相机角度看，两条直线可能存在变形，但是两条直线的交点依旧代表现实中的交点在相机中的位置，如图左所示。搜索结果0前言 OpenCv中， 相机标定 所使用的标定图案分为棋盘格、对称圆形及非对称圆形特征图、ArUco板和ChArUco板等。 在OpenCV的官方例程中，采用的是棋盘格图案，因为其操作简单、快速，标定精度满足一般应用场景的需求。 对于标定精度要求高的场景，则一般采用圆形标定图案。 本文主要介绍如何使用圆形标定图案（对称和非对称）完成相机的标定，并将OpenCv标定结果与Halcon标定结果进行对比分析。 1标定图案 OpenCv中使用的圆形标定图案如图1所示： OpenCv中，使用圆形标定图案用到的函数为 cv::findCirclesGrid ()。 函数原型如下： bool cv::findCirclesGrid (//找到圆心坐标返回True相机标定的目标是我们找一个合适的数学模型，求出这个模型的参数，这样我们能够近似这个三维到二维的过程，使这个三维到二维的过程的函数找到反函数。 这个逼近的过程就是「相机标定」，我们用简单的数学模型来表达复杂的成像过程，并且求出成像的反过程。 标定之后的相机，可以进行三维场景的重建，即深度的感知，这是计算机视觉的一大分支。 相机成像过程的简化与建模 提到相机的成像，从根本上来说，就是在讨论相机的镜头。 固定结构的相机镜头决定了一对固定的物像共轭关系，所谓「共轭」，意思是镜头前某个位置的物，它的像一定在镜头后的某个位置，这个关系是固定的。 举个最简单的例子，无穷远处的物必然会在镜头的焦点处成像。 这里说的固定结构，指的是镜头的焦距固定，光圈固定。

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