自製棋盤格標定板 單目相機標定

單目相機標定方法可以選用matlab，ros，opencv等。對於非專門標定人員，了解其基本原理就可是實踐了，不需深究細究其公式解法（至少還是要看的懂），畢竟這是一門工程活。本文分別使用 opencv 和 kalibr 對某款手機的相機進行標定。

官方教程如下：

create calibration pattern

create calibration pattern​docs.opencv.org

2. camera calibration with square chessboard

camera calibration with square chessboard​docs.opencv.org

3. camera calibration with opencv

步驟4因為採用charuco pattern和影象資料篩選，效果會比步驟3好。若無準備紙張列印，可以將影象用顯示器顯示，使用卡尺等工具測量，再配置相應引數使用。使用相機拍攝然後（相關專家建議15~25有效幀），配置引數，然後執行程式，程式輸出結果如下（使用300幀，因為做資料對比時使用了乙個大值）。

<?xml version="1.0"?>

"2023年02月26日 星期三 12時35分20秒"
3001280
7208
62.5399999618530273e+01
1.615803
3d1.2485522379913739e+03 0. 640. 0. 1.2485522379913739e+03 360. 0. 0.
1.51
d5.0384590562845866e-01 -3.0376096576568092e+00 0. 0.
7.8728630374810207e+00
5.2319322556617598e-01

# 安裝mynteye sdk包

cd path/mynt-eye-s-sdk
make ros
# 編譯kalibr
cd ros_ws
git clone 
catkin make
# 製作標定板
kalibr_create_target_pdf 
--type apriltag 
--nx 11 
--ny 6 
--tsize 0.08

# 生成bag

kalibr_bagcreater --folder datasets/xiaomi/ --output-bag xiaomi.bag
# 標定
kalibr_calibrate_cameras --bag xiaomi.bag 
--topics /cam0/image_raw 
--models pinhole-radtan 
--target config/april_6x6_3x3cm.yaml

cam0:

cam_overlaps: 
camera_model: pinhole
distortion_coeffs: [0.38360605866599407, -1.2390358225770555, -0.005105318309031128,
0.008904478919730792]
distortion_model: radtan
intrinsics: [1258.0634247624691, 1262.5744117703066, 679.407979810292, 356.56135804474275]
resolution: [1280, 720]
rostopic: /cam0/image_raw

processed 115 images with 31 images used

camera-system parameters:
cam0 (/cam0/image_raw):
type: distortion: [ 0.38360606 -1.23903582 -0.00510532  0.00890448] +- [ 0.00921869  0.06175648  0.00114031  0.00136888]
projection: [ 1258.06342476  1262.57441177   679.40797981   356.56135804] +- [ 1.71014401  0.93096679  2.90029945  2.57525038]
reprojection error: [-0.000014, -0.000000] +- [0.157424, 0.165574]

cam0:

cam_overlaps: 
camera_model: pinhole
distortion_coeffs: [0.3563290561077106, -1.3382736411516931, -6.800422558739942e-05,
0.012937904161103493]
distortion_model: radtan
intrinsics: [1190.2025644327568, 1190.4884127469832, 649.8036045156342, 367.41226082406587]
resolution: [1280, 720]
rostopic: /cam1/image_raw
calibration results 
********************
camera-system parameters:
cam0 (/cam1/image_raw):
type: distortion: [ 0.35632906 -1.33827364 -0.000068    0.0129379 ] +- [ 0.00691535  0.04395793  0.00067249  0.00074388]
projection: [ 1190.20256443  1190.48841275   649.80360452   367.41226082] +- [ 4.35593828  4.45693539  2.28717668  1.71501437]
reprojection error: [0.000002, -0.000001] +- [0.695613, 0.334193]

光照條件好

標定板平整

棋盤格盡量大

影象清晰度高（計算使用亞畫素）

拍攝角度小於45°（角度大對應的重投影誤差大，會影響角度小的）

影象呈現完整標定板

上述三次標定存在些許差異，但皆為可靠資料。根據小孔成像原理，很容易得知：當相機解析度擴大（縮小）一倍時，空間點xyz沒變，內參矩陣k擴大（縮小）原來的一倍；當相機橫豎變化時，空間點xyz沒變，原u->v，原v->u，內參矩陣需交換對應行。

單目相機標定

主要 執行前需要先準備標定和記錄標定列表的文字檔案，並放入程式所在目錄下 文字檔案的內容如下 calibdata.txt 裡面填寫好需要標定的名稱 for int ii 0 iiif 0 ii cornernum 24 是每幅的角點個數。此判斷語句是為了輸出 號，便於控制台 輸出所有的角點 cout...

單目相機標定

1 matlbe 單目標定步驟 常用術語 中文名 英文名 內參矩陣 intrinsic matrix 焦距 focal length 主點 principal point 徑向畸變 radial distortion 切向畸變 tangential distortion 旋轉矩陣 rotation ...

相機標定之棋盤標定

該文章主要學習如何進行相機標定，原理部分只是比較多，不多贅述。首先，相機標定主要是去求解內參k和外參 r t 以下為相機標定過程中常用的opencv自帶的幾個重要函式。1.opencv 提供的函式projectpoints2 投影三維點到影象二維點。函式引數如下 void cvprojectpoin...