计算机视觉中摄像机定标综述_邱茂林

资 源 简 介

计算机视觉中摄像机定标综述_邱茂林

详 情 说 明

摄像机定标是计算机视觉中的一项基础性工作，其核心目的是确定摄像机的内部参数和外部参数，从而建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的映射关系。

在摄像机定标过程中，首先要理解相机的成像模型。常用的模型包括针孔模型和考虑镜头畸变的扩展模型。针孔模型描述了理想情况下的投影关系，而实际应用中需要引入径向畸变和切向畸变参数来修正镜头带来的图像扭曲。

常见的定标方法可以分为传统标定法和自标定法两大类。传统标定法需要使用特定的标定物（如棋盘格），通过拍摄不同角度的标定板图像来计算相机参数。这种方法精度较高但需要专门的标定设备。自标定法则不需要特定的标定物，而是利用场景中的自然特征，通过分析多幅图像间的对应关系来完成定标，虽然更为灵活但精度相对较低。

在实际应用中，摄像机定标需要考虑多个关键因素：标定物的选择、图像采集的数量和角度、特征点提取的精度等。良好的定标结果直接影响后续三维重建、目标跟踪等视觉任务的准确性。随着深度学习的兴起，一些基于神经网络的标定方法也开始出现，为这一传统问题带来了新的解决思路。

摄像机定标技术的发展推动了增强现实、机器人导航、工业检测等众多应用的进步，是计算机视觉从理论研究走向实际应用的重要桥梁。