摄像机标定程序使用方法

一、材料准备

1 准备靶标：

根据摄像头的工作距离，设计靶标大小。使靶标在规定距离范围里，尽量全屏显示在摄像头图像内。

注意：靶标设计、打印要清晰。

2图像采集：

将靶标摆放成各种不同姿态，使用左摄像头采集N幅图像。尽量保存到程序的debug->data文件夹内，便于集中处理。

二、角点处理（Process菜单）

1 准备工作：

在程序debug文件夹下，建立data，left，right文件夹，将角探测器模板文件target.txt 复制到data文件夹下，便于后续处理。

2 调入图像：

File->Open 打开靶标图像

3 选取角点，保存角点：

点击Process->Prepare Extrcor ，点击鼠标左键进行四个角点的选取，要求四个角点在最外侧，且能围成一个正方形区域。每点击一个角点，跳出一个显示角点坐标的提示框。当点击完第四个角点时，跳出显示四个定位点坐标的提示框。

点击Process->Extract Corners ，对该幅图的角点数据进行保存，最好保存到debug->data-> left文件夹下。命名时，最好命名为cornerdata*.txt，*代表编号。

对其余N-1幅图像进行角点处理，保存在相同文件夹下。这样在left文件夹会出现N 个角点txt文件。

三、计算内部参数（Calibration菜单）

1 准备工作：

在left文件夹中挑出5个靶标姿态差异较大的角点数据txt，将其归为一组。将该组数据复制到data文件夹下，重新顺序编号，此时，文件名必须为cornerdata*，因为计算参数时，只识别该类文件名。

2 参数计算：

点击Calibration->Cameral Calibrating，跳出该组图像算得的摄像机内部参数alpha、beta、gama、u0、v0、k1、k2七个内部参数和两组靶标姿态矩阵，且程序默认保存为文件CameraCalibrateResult.txt。

3 处理其余角点数据文件

在原来N个角点数据文件中重新取出靶标姿态较大的5个数据文档，重复步骤1和2；反复取上M组数据，保存各组数据。

注意：在对下一组图像进行计算时，需要将上一组在data文件夹下的5个数据删除。

四、数据精选

1 将各组内部参数计算结果进行列表统计，要求|gama|<2，且gama为负，删掉不符合条件的数据。

2 挑出出现次数最高的一组数据。

一、材料准备

1靶标准备：

根据摄像头的工作距离，设计靶标大小。使靶标在规定距离范围里，尽量全屏显示在摄像头图像内。

注意：靶标设计、打印要清晰。

2图像采集：

将两摄像头固定在支架上，此后不能改变两摄像头间的相对位置关系，如有改变，需重新对外部参数进行标定。

令靶标呈现N种不同的姿态，左右摄像头同一时刻对同一姿态进行图像采集，并在data 文件夹下创建两个小文件夹，最好命名为leftnorm_all和rightnorm_all用于存储原始图像和角点数据（cornerdata）。

3辅助软件准备：

安装文本编辑软件UltraEdit，附有序列号。

二、归一化处理（Calibration菜单的Wvmeas Target）

1角点处理

按照摄像头内部参数标定方法中的焦点处理方法，获得双目采集状态下左右摄像头图像的角点数据文件，同样命名为cornerdata*txt。

将摄像机内部参数文件CameraCalibrateResult.txt里的数据格式进行修改，使文本中仅剩下7个基本数据，删掉其他注释和靶标的姿态矩阵。

2归一化处理（Wvmeas Target）

点击Calibration->Wvmeas Target进入归一化对话框，点击Read camera intra param...加载左摄像头的内部参数文件CameraCalibrateResult.txt，点击Read feature point...加载左图像的角点文件cornerdata1txt，点击Emendate distortion and Normalize coorditiate，获得单幅图像的归一化结果，跳出保存文件对话框，命名为left_norm1，并保存到文件夹leftnorm_all文件夹中。

由于左摄像头图像有N个cornerdata文件，故此操作重复进行N次，保存为N个left_norm*.txt文件

按此方法对右摄像头的角点数据进行归一化处理，结果保存到rightnorm_all文件夹中，且分别命名为right_norm*.txt。

三、计算外部参数

1打开软件UltraEdit，点击文件->新建，打开一个空白文档，点击快捷图标：列块模式，将数据按列输入。

2在leftnorm_all和rightnorm_all中分别挑出5个形态差异比较大的归一化文件（共计10个），先将左摄像头的5个归一化文件按列粘贴到UltraEdit文档中，在其右侧粘贴右摄像头的5个归一化文件。将组合好的UltraEdit文档进行保存，且命名为normcoor.txt。

3点击Calibration->Mosaic，跳出Mosaic对话框，点击load file加载刚才保存的normcoor 文件，点击calculate，出现摄像头的外部参数，即旋转矩阵和平移矩阵。系统默认保存为rt.txt。4按此方法，重新选取左右各5组归一化文件进行外部参数的计算，从而得到M个外部参数文件rt.txt，为不产生冲突，请重新命名。

四、数据精选

挑出各外部参数文档中平移矩阵的T1和T3分量，测量两摄像头之间的距离即光心距，比较2

321T T 与光心距，选出两者最为接近的一组外部参数，即为最终标定结果。 五、检验参数准确性

（一） 匹配效果检验

1准备工作：

在左右摄像文件中，分别、随意抽出5个归一化文件，创建两个文件夹：leftnorm 与rightnorm ，将左摄像文件中的抽出的5个归一化文件，按顺序进行组合为left_norm1放到leftnorm 中（不用在软件中进行，在txt 中顺序放置即可），右摄像文件中的抽出的5个归一化文件组合为right_norm1，并复制到rightnorm 中。

注意：需将第四步中精选后的参数文件（内外部矩阵参数）进行修改，使文本中仅剩数据项，重命名并保存。

2匹配处理：

点击Process->Match ，挑出匹配对话框，点击“匹配，重构...”，加载修改后的外部参数矩阵，程序将自动处理刚才复制后的文件，处理后默认保存为MatchResult.txt 。 3比较结果

MatchResult.txt 中保存的是匹配后的坐标点，将原来挑出的左右共10个文件按列复制到UltraEdit 中，比较匹配后的坐标点和源文件中的500个点，两者较为接近的话，匹配效果较好。

（二） 三维精度检验

1点击Calibration->Wvmeas Target ，在跳出的对话框中点击Reconstruct...，加载任意一个组合后的normcoor.txt 文件，将显示500个匹配点的三维坐标值，默认保存在3Dcoordinate.txt 文件中。

2点击Calibration->Precision ，加载3Dcoordinate.txt ，将跳出50组（5对图像，每幅图像有10行、10列）在H 、V 两个方向上的棋盘格宽度，每个方向显示9个棋盘格，小方框实际宽度为9mm ，显示的棋盘格宽度越接近9mm 越好。

摄像机及机械臂标定（手眼标定）

一、材料准备

1标定目的：

摄像机根据匹配点能够算出一个三维坐标，但该三维坐标点是以摄像机空间坐标原点进行计算得出的，而机械臂有自己的坐标系，故匹配点在机械臂坐标系中的三维坐标点将不同于摄像机坐标系。本标定将建立摄像机坐标系与机械臂坐标系之间的转换关系，从而得出机械臂坐标系下匹配点的三维空间坐标，便于机械臂进行空间目标采摘。

2靶标准备：

将靶标固定在机械臂末端，一般选择靶标为2×2大小的黑白相间棋盘式靶标。固定左右摄像机相对位置，同时将摄像机固定在支架上，从而固定两摄像机与机械臂原点之间的相对位置关系。

3图像采集

引动机械臂到空间某一位置，左右摄像头同时进行图像采集，采集N对图像，并记下该点在机械臂坐标系下的空间坐标。采集到的图像分别放在left和right文件夹下。

二、提取角点、归一化

1提取角点：

由于2×2靶标中除去最外面一圈点外，仅剩下中心一个点可以提取，故在点击Prepare ExtrCor时，仅需对中心一点进行选取，将跳出的角点坐标框中坐标值记下，放在名字为cornerdata*的txt文件中，保存到left文件夹中。

同理将right文件夹中的图像进行角点提取，并保存为相应的txt文件。

注意：Prcocess里的Extract Corners选项将失效，因为Extract Corners需要在选取四个角点的前提下进行角点提取，而小靶标中仅需选定中心一个点。

2归一化处理：

对角点处理后的文件分别进行归一化处理，处理过程同外部参数标定流程。

三、匹配处理

1准备工作

将左摄像头的归一化文件，全部顺序复制到一个left_norm1中，放于leftnorm文件夹中，同理将有摄像头的归一化文件，全部顺序复制到一个right_norm1中，放于rightnorm文件夹中。将摄像机外部参数文件rt.txt进行修改，使文档仅剩数据项，另存为rt1.txt。

2匹配处理

点击Calibration->Match下的“匹配，重构...”，加载外部参数文档rt1.txt。系统将默认保存为MatchResult.txt。

四、匹配点处理

将MatchResult中的匹配点与原左右归一化文件进行比较，去掉不一致的归一化文件（相对应的左右文件同时去掉，并删除原图像及角点文件）。此外，将这些删掉图像对应的机械臂坐标点去掉。

五、重建摄像头坐标系下的三维坐标

1准备工作

将匹配点处理后的归一化文件按列放于软件中，生成normcoor.txt文件。

2点击Calibration-> Wvmeas Target，然后进入对话框，点击Reconstruct...，加载normcoor.txt。

生成匹配点的三维空间坐标（摄像机坐标系下），默认保存为3Dcoordinate.txt文档。

六、计算坐标转换矩阵

1准备工作：

将3Dcoordinate.txt文件中的坐标数据，与机械臂三维坐标数据按列复制到软件中，进行保存，暂且命名为3Dtranslation。

2计算转换矩阵

点击Mosaic，进入对话框后，点击load，加载3Dtranslation.txt文件，点击calculate，将计算出来摄像机坐标系到机械臂坐标系的转化关系矩阵。

摄像机标定方法综述

摄像机标定方法综述 摘要：首先根据不同的分类方法对对摄像机标定方法进行分类，并对传统摄像机标定方法、摄像机自标定方法等各种方法进行了优缺点对比，最后就如何提高摄像机标定精度提出几种可行性方法。 关键字：摄像机标定，传统标定法，自标定法，主动视觉 引言 计算机视觉的研究目标是使计算机能通过二维图像认知三维环境，并从中获取需要的信息用于重建和识别物体。摄像机便是3D 空间和2D 图像之间的一种映射，其中两空间之间的相互关系是由摄像机的几何模型决定的，即通常所称的摄像机参数，是表征摄像机映射的具体性质的矩阵。求解这些参数的过程被称为摄像机标定[1]。近20 多年，摄像机标定已成为计算机视觉领域的研究热点之一，目前已广泛应用于三维测量、三维物体重建、机器导航、视觉监控、物体识别、工业检测、生物医学等诸多领域。 从定义上看，摄像机标定实质上是确定摄像机内外参数的一个过程，其中内部参数的标定是指确定摄像机固有的、与位置参数无关的内部几何与光学参数，包括图像中心坐标、焦距、比例因子和镜头畸变等；而外部参数的标定是指确定摄像机坐标系相对于某一世界坐标系的三维位置和方向关系，可用3 ×3 的旋转矩阵R 和一个平移向量t 来表示。 摄像机标定起源于早前摄影测量中的镜头校正，对镜头校正的研究在十九世纪就已出现，二战后镜头校正成为研究的热点问题，一是因为二战中使用大量飞机，在作战考察中要进行大量的地图测绘和航空摄影，二是为满足三维测量需要立体测绘仪器开始出现，为了保证测量结果的精度足够高，就必须首先对校正相机镜头。在这期间，一些镜头像差的表达式陆续提出并被普遍认同和采用，建立起了较多的镜头像差模型，D.C.Brown等对此作出了较大贡献，包括推导了近焦距情况下给定位置处径向畸变的表达式及证明了近焦距情况下测得镜头两个位置处的径向畸变情况就可求得任意位置的径向畸变等[2]。这些径向与切向像差表达式正是后来各种摄像机标定非线性模型的基础。随着CCD器件的发展，现有的数码摄像机逐渐代替原有的照相机，同时随着像素等数字化概念的出现，在实际应用中，在参数表达式上采用这样的相对量单位会显得更加方便，摄像机标定一词也就代替了最初的镜头校正。

摄像机的操作使用

摄像机的操作使用 要使摄像机在一次节目的拍摄过程中保持连续顺利的工作状态，就需要进行摄前的充分准备以及对摄像机进行一系列的调整工作。 1、摄前准备 （1）电源和磁带 决定好需要的电源、磁带的类型，并且要带足，避免因电力或磁带的不足而停机。 （2）话筒 不同场合情况使用不同类型的话筒，在摄前一定要事先作好准备。同时要注意话筒所用电池的容量。 （3）摄像机电缆 传统摄像机与便携录像机之间的连接线是多芯电缆，外出拍摄时要带上这根电缆，一体机则没有这个问题。而如果需要在外景地通过监视器播放已拍镜头，就要带好需要的音频线等。 （4）三脚架 如果要求画面的稳定性较高，一定要带上三脚架。 （5）彩色监视器 随时监视拍摄的画面质量，看是否符合要求。 （6）照明设备 要了解拍摄现场的情况，节目内容是否需要灯光的照明，从而事先准备好照明设备，电源转接头和有关工具等。

2、摄像调整 （1）拍摄准备 电池、磁带、开机预热；找好拍摄机位，固定好摄像机，最好将摄像机置于三脚架上进行调整，接好摄像机与外围设备的连线，插好电源，放好电池，使摄像机预热，并放置磁带。 （2）选择滤色镜（档） 旋转滤光镜转盘，选择适合拍摄环境中光源色温的滤光镜档数。 A.应根据具体的色温情况选择1、2、3、4号等等滤光镜。如1 号用于室内以卤钨灯作光源的场合，3号适用于室外日光下或阴天等。 B． IN DOOR /OUT DOOR / AUTO是家用摄像机特别的色温选择档次指示。按照是室内3200K照明还是室外5600-6800K照明来选择相应档位，如选自动档，则可以对色温进行大致的调整，以保证拍摄过程中色温的变化不至于太大而影响图像色彩的协调。（3）调整光圈----正确曝光 光圈的正确调整对整个图像的亮度、对比度、视频电平的幅度等指标影响很大，所以在每个镜头的拍摄前都应注意。在拍摄前首先要调整监视器显示标准，再确定摄像机的最佳光圈指数。 调整光圈时应边从寻像器或监视器中监看图像，边逐步增大光圈，直到图像中最明亮的部分呈现出“层次”时为合适好。 实拍时，可以利用寻像器，先调彩条的黑白对比度，通过经验加以判断加上颜色。同时也可以通过斑纹提示（ZEBRA）来调整光圈

基于OpenCV的CCD摄像机标定方法_雷铭哲_孙少杰_陈晋良_陶磊_魏坤

ＭｅｔｈｏｄｏｆＣＣＤＣａｍｅｒａＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＢａｓｅｄＯｎＯｐｅｎＣＶ ＬＥＩＭｉｎｇ－ｚｈｅ１，ＳＵＮＳｈａｏ－ｊｉｅ２，ＣＨＥＮＪｉｎ－ｌｉａｎｇ１，ＴＡＯＬｅｉ１，ＷＥＩＫｕｎ１ （１．North Automation Control Technology Institute ，Taiyuan ０３０００６，China ； ２．Navy Submarine Academy ，Qingdao ２６６０４２，China ）Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｉｎｄｕｓｔｒｙ，ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，ｍｉｌｉｔａｒｙ，ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎａｒｅａａｎｄｓｏｏｎ．Ｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔａｎｄａｌｓｏｔｈｅｋｅｙｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄｏｆｖｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｍａｉｎｌｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆＣＣＤｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ｔｈｅｐｉｎ－ｈｏｌｅｍｏｄｅｌｈａｓｂｅｅｎｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｎｄａｐｐｌｉｅｄｉｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ．Ｓｐｅｃｉａｌｌｙ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙ，ｂｏｔｈｒａｄｉａｌａｎｄｔａｎｇｅｎｔｉａｌｌｅｎｓｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｈａｖｅｂｅｅｎｔａｋｅｎｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｄｕｒｉｎｇｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｏｆｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＯｐｅｎＣＶ．Ｔｈｉｓｋｉｎｄｏｆａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｈａｓｐｒａｃｔｉｃａｌｖａｌｕｅｏｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｄｅｓｉｇｎｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，ａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｇｏｏｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｃａｎｍｅｅｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｎｅｅｄｏｆｖｉｓｕａｌｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎｏｒｏｔｈｅｒｖｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｗｅｌｌ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： ｐｉｎ－ｈｏｌｅｍｏｄｅｌ，ｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ｌｅｎｓｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ，ＯｐｅｎＣＶ摘要： 计算机视觉在工业，农业，军事，交通等领域都有着广泛应用。摄像机标定是视觉系统的重要环节，也是研究的关键领域。以摄像机标定技术为研究对象，选取针孔成像模型，简述了世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系及其相互间的位置关系，对标定过程进行了深入研究。特别地，为提高标定精度，充分考虑了透镜径向和切向畸变影响及其求解方法，制作了棋盘格平面标定模板，基于开放计算机视觉函数库（ＯｐｅｎＣＶ）实现了摄像机标定。该标定算法能够充分发挥ＯｐｅｎＣＶ函数库功能，对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值。实验结果表明该方法取得了较高精度，能够满足视觉检测或其他计算机视觉系统的应用需要。 关键词：针孔模型，摄像机标定，透镜畸变，ＯｐｅｎＣＶ中图分类号：Ｓ２１９ 文献标识码：Ａ 基于ＯｐｅｎＣＶ的ＣＣＤ摄像机标定方法 雷铭哲1，孙少杰2，陈晋良1，陶 磊1，魏坤1 （１．北方自动控制技术研究所，太原０３０００６；２．海军潜艇学院，山东青岛２６６０４２ ）文章编号：１００２－０６４０（２０１４） 增刊－００４９－０３Ｖｏｌ．３９，Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ Ｊｕｌ，２０１４ 火力与指挥控制 ＦｉｒｅＣｏｎｔｒｏｌ＆ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ第３９卷增刊 引言 摄像机标定是计算机视觉系统的前提和基础，其目的是 确定摄像机内部的几何和光学特性（内部参数）以及摄像机 在三维世界中的坐标关系（外部系数） ［１］ 。考虑到摄像机标定在理论和实践应用中的重要价值，学术界近年来进行了广泛的研究。 摄像机标定方法可以分为线性标定和非线性标定，前者简单快速，精度低，不考虑镜头畸变；后者由于引入畸变参数而使精度提高，但计算繁琐，速度慢，对初值选择和噪声敏感。本文将两者结合起来，采用由粗到精策略，以实现精确标定。 １摄像机模型 本文选取摄像机模型中常用的针孔模型［２－３］，分别建立三维世界坐标系（O w X w Y w Z w ），摄像机坐标系（O c X c Y c Z c ）及图像平面坐标系（O １xy ） 如下页图１所示。其中摄像机坐标系原点O c 为摄像机光心，Z c 轴与光轴重合且与图像平面垂直，O c O １为摄像机焦距f 。图像坐标系原点O １为光轴与图像平面的交点，x ，y 轴分别平行于摄像机坐标系X c 、Y c 轴。设世界坐标系中物点P 的三维坐标为（X w ，Y w ，Z w ），它在理想的针孔成像模型下图像坐标为P （X u ，Y u ），但由于透镜畸变引起偏离［４－５］，其实际图像坐标为P （X d ，Y d ）。图像收稿日期：２０１３－０９－２０修回日期：２０１３－１１－１０ 作者简介：雷铭哲（1977-），男，湖北咸宁人，硕士。研究方向：故障诊断系统。 ４９··

摄像机使用操作答案.

摄像机使用操作答案 一、填空： 1.（电力（磁带 2.（寻像器或监视器（逐步增大光圈3（低照度. 4.（不同的时间、（不同的角度（黑白平衡的调整。 5.（清晰的图像（适时聚焦调整。 二、名词解释 1.增大增益（Gain:在增益增大的同时噪声也加大，一般来说拍摄时增益设置在OdB处，只有在灯光不足的情况下，才考虑加大增益，一般也只用到6dB或9dB档。 2.加电子快门（Shutter:电子快门的作用是：在拍摄快速运动物体时可以提升动态 分解力。一般需要在强光下才能使用电子快门。总之，电子快门的特点是可将强光下运动画面拍摄得清晰；在曝光正确条件下，可起到加大光圈的作用；在拍计算机屏幕时可以消除黑白滚条等。 3.咼亮背景调节：通过咼亮背景调节，用电子方式衰减咼亮信号的过亮部分的量以增加可分辨的灰度层次，则过亮部分就可被限幅（过曝光所致。 4.黑白平衡调整的次序：白平衡一一黑平衡一一白平衡。自动白、黑平衡的数据可以记忆，在拍摄条件不变、两次拍摄间隔不长的情况下，可以不再调整白、黑平衡。 三、简述题: 1.简述调整光圈正确曝光

光圈的正确调整对整个图像的亮度、对比度、视频电平的幅度等指标影响很大所以在每个镜头的拍摄前都应注意。在拍摄前首先要调整监视器显示标准，再确定摄像机的最佳光圈指数。调整光圈时应边从寻像器或监视器中监看图像，边逐步增大光圈，直到图像中最明亮的部分呈现出层次”时为合适好。实拍时，可以利用寻像器，先调彩条的黑白对比度，通过经验加以判断加上颜色。同时也可以通过斑纹提示(ZEBRA来调整光圈的大小，即如果在寻像器中中可看到图像中亮的部分会呈现出斑纹(0.6V左右，则可根据斑纹出现的条件来决定光圈的大小。光圈调节的操作方法可分为手动、自动和即时自动。自动光圈使用起来非常方便，无论什么样的场景，自 动光圈都能保持合适的进光量，得到规定的输出信号强度。拍摄运动镜头时，变化的景物会使图像亮度发生变化，即时自动光圈的使用就可以省掉不少调整的麻烦。但由于自动光圈是根据图像的平均亮度来确定光圈值，所以也会存在问题，例如我们希望通过画面的亮暗来表现白天与傍晚的特定情景，自动光圈却得到的是同样的输出电平。所以在光圈的调整时，建议先使用自动光圈测出光圈值，然后再换手动的， 改变半档或一档光圈使用。 2.简述聚焦调整. 聚焦的调整包括前聚焦和后聚焦的调整。 为了使摄像机镜头在变焦过程中，无论是长焦还是短焦状态都能得到清晰的图 像，需要对镜头的焦点进行适时聚焦调整。由于前后聚焦的调整会互相影响，所以一旦进行前后聚焦的调整时，应对前、后聚焦反复调整2— 3次，以确保推镜头到最长焦距时图像被调清晰后，拉镜头到人和位置的全远景时所摄图像仍然是清晰的。 四、论述题： 论述摄像机操作要领。 为了利用摄像机拍出更好的画面，摄像人员必须掌握最基本的操作要领，有如下

三维重建综述

三维重建综述 三维重建方法大致分为两个部分1、基于结构光的（如杨宇师兄做的）2、基于图片的。这里主要对基于图片的三维重建的发展做一下总结。 基于图片的三维重建方法： 基于图片的三维重建方法又分为双目立体视觉；单目立体视觉。 A双目立体视觉： 这种方法使用两台摄像机从两个(通常是左右平行对齐的，也可以是上下竖直对齐的)视点观测同一物体，获取在物体不同视角下的感知图像，通过三角测量的方法将匹配点的视差信息转换为深度，一般的双目视觉方法都是利用对极几何将问题变换到欧式几何条件下，然后再使用三角测量的方法估计深度信息这种方法可以大致分为图像获取、摄像机标定、特征提取与匹配、摄像机校正、立体匹配和三维建模六个步骤。王涛的毕业论文就是做的这方面的工作。双目立体视觉法的优点是方法成熟，能够稳定地获得较好的重建效果，实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法，也逐渐出现在一部分商业化产品上;不足的是运算量仍然偏大，而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低。 代表文章：AKIMOIO T Automatic creation of3D facial models1993 CHEN C L Visual binocular vison systems to solid model reconstruction 2007 B基于单目视觉的三维重建方法: 单目视觉方法是指使用一台摄像机进行三维重建的方法所使用的图像可以是单视点的单幅或多幅图像，也可以是多视点的多幅图像前者主要通过图像的二维特征推导出深度信息，这些二维特征包括明暗度、纹理、焦点、轮廓等，因此也被统称为恢复形状法（shape from X） 1、明暗度（shape from shading SFS） 通过分析图像中的明暗度信息，运用反射光照模型，恢复出物体表面法向量信息进行三维重建。SFS方法还要基于三个假设a、反射模型为朗伯特模型，即从各个角度观察，同一点的明暗度都相同的;b、光源为无限远处点光源;c、成像关系为正交投影。 提出：Horn shape from shading：a method for obtaining the shape of a smooth opaque object from one view1970(该篇文章被引用了376次) 发展：Vogel2008年提出了非朗伯特的SFS模型。 优势：可以从单幅图片中恢复出较精确的三维模型。 缺点：重建单纯依赖数学运算，由于对光照条件要求比较苛刻，需要精确知道光源的位置及方向等信息，使得明暗度法很难应用在室外场景等光线情况复杂的三维重建上。 2、光度立体视觉（photometric stereo） 该方法通过多个不共线的光源获得物体的多幅图像，再将不同图像的亮度方程联立，求解出物体表面法向量的方向，最终实现物体形状的恢复。 提出：Woodham对SFS进行改进（1980年）：photometric method for determining surface orientation from multiple images(该文章被引用了891次) 发展：Noakes：非线性与噪声减除2003年； Horocitz：梯度场合控制点2004年； Tang：可信度传递与马尔科夫随机场2005年； Basri：光源条件未知情况下的三维重建2007年； Sun：非朗伯特2007年； Hernandez：彩色光线进行重建方法2007年；

摄像机标定程序使用方法

一、材料准备 1 准备靶标： 根据摄像头的工作距离，设计靶标大小。使靶标在规定距离范围里，尽量全屏显示在摄像头图像内。 注意：靶标设计、打印要清晰。 2图像采集： 将靶标摆放成各种不同姿态，使用左摄像头采集N幅图像。尽量保存到程序的debug->data文件夹内，便于集中处理。 二、角点处理（Process菜单） 1 准备工作： 在程序debug文件夹下，建立data，left，right文件夹，将角探测器模板文件target.txt 复制到data文件夹下，便于后续处理。 2 调入图像： File->Open 打开靶标图像 3 选取角点，保存角点： 点击Process->Prepare Extrcor ，点击鼠标左键进行四个角点的选取，要求四个角点在最外侧，且能围成一个正方形区域。每点击一个角点，跳出一个显示角点坐标的提示框。当点击完第四个角点时，跳出显示四个定位点坐标的提示框。 点击Process->Extract Corners ，对该幅图的角点数据进行保存，最好保存到debug->data-> left文件夹下。命名时，最好命名为cornerdata*.txt，*代表编号。 对其余N-1幅图像进行角点处理，保存在相同文件夹下。这样在left文件夹会出现N 个角点txt文件。 三、计算内部参数（Calibration菜单） 1 准备工作： 在left文件夹中挑出5个靶标姿态差异较大的角点数据txt，将其归为一组。将该组数据复制到data文件夹下，重新顺序编号，此时，文件名必须为cornerdata*，因为计算参数时，只识别该类文件名。 2 参数计算： 点击Calibration->Cameral Calibrating，跳出该组图像算得的摄像机内部参数alpha、beta、gama、u0、v0、k1、k2七个内部参数和两组靶标姿态矩阵，且程序默认保存为文件CameraCalibrateResult.txt。 3 处理其余角点数据文件 在原来N个角点数据文件中重新取出靶标姿态较大的5个数据文档，重复步骤1和2；反复取上M组数据，保存各组数据。 注意：在对下一组图像进行计算时，需要将上一组在data文件夹下的5个数据删除。 四、数据精选 1 将各组内部参数计算结果进行列表统计，要求|gama|<2，且gama为负，删掉不符合条件的数据。 2 挑出出现次数最高的一组数据。

机器视觉中的摄像机定标方法综述

机器视觉中的摄像机定标方法综述 吴文琪,孙增圻 (清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084) 摘要:回顾了机器视觉中的各种摄像机定标方法,对各种方法进行介绍、分析,并提出了定标方法的发展方向的新思路。 关键词:机器视觉;摄像机定标;三维重建;镜头畸变 中国法分类号:TP387文献标识码:A文章编号:1001-3695(2004)02-0004-03 Overvie w of Camera Calibration Methods for Machine Vision WU Wen-qi,SUN Zeng-qi (State Key L aborato ry o f Intellige nt Tec hnology&Syste ms,Dept.o f Co mpute r Science&Technology,Tsinghua Universit y,Bei jing100084,China) Abstract:In this paper,themethods for camera calibration are reviewed,anal yzed and compared.Furthermore,the develop ment of the camera calibration is discussed. Key w ords:Machine Vision;Camera Calibration;3D Reconstruction;Lens Distortion 1引言 在机器视觉的应用中,如基于地图生成的视觉、移动机器人的自定位、视觉伺服等的应用中,从二维图像信息推知三维世界物体的位姿信息是很重要的。目前已经出现了一些自定标和免定标的方法,这些方法在比较灵活的同时,尚不成熟[1],难以获得可靠的结果。通过摄像机的定标重建目标物三维世界目标物体仍然是重要的方法。 摄像机定标在机器视觉中决定: (1)内部参数给出摄像机的光学和几何学特性% %%焦距,比例因子和镜头畸变。 (2)外部参数给出摄像机坐标相对于世界坐标系的位置和方向,如旋转和平移。 在机器人的视觉应用中,目标物位姿信息获取通常有一定的精度要求,机器人视觉系统的性能很大程度上依赖于定标精度。 随着计算机性能的快速提高,低价位CCD摄像机的大量使用,计算机定标方法也得到了不断的改进。 2摄像机模型 摄像机的投影几何模型可以看作这样一个过程,把三维世界透视投影到一个球面(视球),然后把球面上影像投射到一个平面P,理想情况下,平面P关于光轴中心对称。从图像中心点出发到投射平面点的距离r(A)与光轴夹角A的关系有五种模型,每种都有其自己有用的特性[2]。 其成像简图如图1所示。 图1成像简图 2.1透视模型 透视模型公式为 r(A)=k tan A 理想状况下可以等价为小孔成像。许多最近的算法和判断不同算法的优劣的依据都是基于这个假设。但是,透视投影只是表示了视球的前半部。要是不在光轴的附近,物体的形状和密度都会发生畸变。这种模型符合人的视觉感受,理想情况下,直线投影仍为直线。透视模型在定标方法中被广泛采用,在视角不大的镜头情况下比较符合实际情况。 在视角比较大时,透视模型通过对镜头畸变进行校正来修正模型。根据镜头光学成像原理,畸变的模型为D x (x,y)=k1x(x2+y2)+(p1(3x2+y2)+2p2xy)+s1(x2+y2) D y (x,y)=k2x(x2+y2)+(p2(3x2+y2)+2p1xy)+s2(x2+y2) 式中,D x,D y是非线性畸变值,D x,D y的第一项称为径向畸 # 4 #计算机应用研究2004年 收稿日期:2002-11-18;修返日期:2003-03-22

摄像机使用操作答案.

摄像机使用操作答案 一、填空: 1.(电力(磁带 2.(寻像器或监视器(逐步增大光圈 3(低照度. 4.(不同的时间、(不同的角度(黑白平衡的调整。 5.(清晰的图像(适时聚焦调整。 二、名词解释 1.增大增益(Gain: 在增益增大的同时噪声也加大,一般来说拍摄时增益设置在0dB处,只有在灯光不足的情况下,才考虑加大增益,一般也只用到6dB或9dB档。 2. 加电子快门(Shutter:电子快门的作用是:在拍摄快速运动物体时可以提升动态分解力。一般需要在强光下才能使用电子快门。总之,电子快门的特点是可将强光下运动画面拍摄得清晰;在曝光正确条件下,可起到加大光圈的作用;在拍计算机屏幕时可以消除黑白滚条等。 3.高亮背景调节:通过高亮背景调节,用电子方式衰减高亮信号的过亮部分的量,以增加可分辨的灰度层次,则过亮部分就可被限幅(过曝光所致。 4. 黑白平衡调整的次序:白平衡——黑平衡——白平衡。自动白、黑平衡的数据可以记忆,在拍摄条件不变、两次拍摄间隔不长的情况下,可以不再调整白、黑平衡。 三、简述题: 1.简述调整光圈正确曝光 .

光圈的正确调整对整个图像的亮度、对比度、视频电平的幅度等指标影响很大,所以在每个镜头的拍摄前都应注意。在拍摄前首先要调整监视器显示标准,再确定摄像机的最佳光圈指数。调整光圈时应边从寻像器或监视器中监看图像,边逐步增大光圈,直到图像中最明亮的部分呈现出“层次”时为合适好。实拍时,可以利用寻像器,先调彩条的黑白对比度,通过经验加以判断加上颜色。同时也可以通过斑纹提示(ZEBRA来调整光圈的大小,即如果在寻像器中中可看到图像中亮的部分会呈现出 斑纹(0.6V左右,则可根据斑纹出现的条件来决定光圈的大小。光圈调节的操作方法可分为手动、自动和即时自动。自动光圈使用起来非常方便,无论什么样的场景,自动光圈都能保持合适的进光量,得到规定的输出信号强度。拍摄运动镜头时,变化的景物会使图像亮度发生变化,即时自动光圈的使用就可以省掉不少调整的麻烦。但由于自动光圈是根据图像的平均亮度来确定光圈值,所以也会存在问题,例如我们希望通过画面的亮暗来表现白天与傍晚的特定情景,自动光圈却得到的是同样的输出电平。所以在光圈的调整时,建议先使用自动光圈测出光圈值,然后再换手动的, 改变半档或一档光圈使用。 2. 简述聚焦调整 . 聚焦的调整包括前聚焦和后聚焦的调整。 为了使摄像机镜头在变焦过程中,无论是长焦还是短焦状态都能得到清晰的图像,需要对镜头的焦点进行适时聚焦调整。由于前后聚焦的调整会互相影响,所以一旦进行前后聚焦的调整时,应对前、后聚焦反复调整2—3次,以确保推镜头到最长焦距时图像被调清晰后,拉镜头到人和位置的全远景时所摄图像仍然是清晰的。 四、论述题: 论述摄像机操作要领。 为了利用摄像机拍出更好的画面,摄像人员必须掌握最基本的操作要领,有如下几条:

摄像机标定程序使用方法

摄像机内部参数标定 一、材料准备 1 准备靶标： 根据摄像头的工作距离，设计靶标大小。使靶标在规定距离范围里，尽量全屏显示在摄像头图像内。 注意：靶标设计、打印要清晰。 2图像采集： 将靶标摆放成各种不同姿态，使用左摄像头采集N幅图像。尽量保存到程序的debug->data文件夹内，便于集中处理。 二、角点处理（Process菜单） 1 准备工作： 在程序debug文件夹下，建立data，left，right文件夹，将角探测器模板文件target.txt复制到data文件夹下，便于后续处理。 2 调入图像： File->Open 打开靶标图像 3 选取角点，保存角点： 点击Process->Prepare Extrcor ，点击鼠标左键进行四个角点的选取，要求四个角点在最外侧，且能围成一个正方形区域。每点击一个角点，跳出一个显示角点坐标的提示框。当点击完第四个角点时，跳出显示四个定位点坐标的提示框。 点击Process->Extract Corners ，对该幅图的角点数据进行保存，最好保存到debug->data-> left 文件夹下。命名时，最好命名为cornerdata*.txt，*代表编号。 对其余N-1幅图像进行角点处理，保存在相同文件夹下。这样在left文件夹会出现N个角点txt 文件。 三、计算内部参数（Calibration菜单） 1 准备工作： 在left文件夹中挑出5个靶标姿态差异较大的角点数据txt，将其归为一组。将该组数据复制到data文件夹下，重新顺序编号，此时，文件名必须为cornerdata*，因为计算参数时，只识别该类文件名。 2 参数计算： 点击Calibration->Cameral Calibrating，跳出该组图像算得的摄像机内部参数alpha、beta、gama、u0、v0、k1、k2七个内部参数和两组靶标姿态矩阵，且程序默认保存为文件CameraCalibrateResult.txt。 3 处理其余角点数据文件 在原来N个角点数据文件中重新取出靶标姿态较大的5个数据文档，重复步骤1和2；反复取上M组数据，保存各组数据。 注意：在对下一组图像进行计算时，需要将上一组在data文件夹下的5个数据删除。 四、数据精选 1 将各组内部参数计算结果进行列表统计，要求|gama|<2，且gama为负，删掉不符合条件的数据。 挑出出现次数最高的一组数据。2 摄像机外部参数标定

基于OpenCV的摄像机标定的应用研究

38562009,30(16)计算机工程与设计Computer Engineering and Design 0引言 机器视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而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是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程称为摄像机标定(或定标)。标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。标定精度的大小，直接影响着机器视觉的精度。迄今为止，对于摄像机标定问题已提出了很多方法，摄像机标定的理论问题已得到较好的解决[1-5]。对摄像机标定的研究来说，当前的研究工作应该集中在如何针对具体的实际应用问题，采用特定的简便、实用、快速、准确的标定方法。 OpenCV是Intel公司资助的开源计算机视觉(open source computer vision)库，由一系列C函数和少量C++类构成，可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV有以下特点： (1)开放C源码； (2)基于Intel处理器指令集开发的优化代码； (3)统一的结构和功能定义； (4)强大的图像和矩阵运算能力； (5)方便灵活的用户接口； (6)同时支持Windows和Linux平台。 作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目，OpenCV可以直接应用于很多领域，是二次开发的理想工具。目前，OpenCV的最新版本是2006年发布的OpenCV 1.0版，它加入了对GCC4.X和Visual https://www.wendangku.net/doc/4e11105918.html,2005的支持。 1摄像机标定原理 1.1世界、摄像机与图像坐标系 摄像机标定中有3个不同层次的坐标系统：世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系(图像像素坐标系和图像物理坐标系)。 如图1所示，在图像上定义直角坐标系 开发与应用

P2摄像机AG-HPX500操作使用详解

P2摄像机HPX500常用操作详解 一、常用操作详解 ㈠开机 1.检查电池余量，挂上电池； 2.拨动电源开关，打开电源； 3.打开镜头盖，光圈打到自动档。此时录像器屏幕应慢慢亮起，并能看到镜头摄入的画面。 4.检查SA VE伺服开关，拨到OFF位； 注：SA VE开关的作用是开启和关闭LED液晶显示屏，起到节能的作用。SA VE功能打开时录像器屏幕右下方的SA VE灯会点亮。 5.检查GAIN电子增益开关，打到L档，关闭电子增益功能； 注：GAIN电子增益的功能，在拍摄光线很暗、照度很低的情况下，可提高视频增益和画面亮度，但是画面质量会下降，噪点明显增加，所以一般情况不开此功能。每次开机时检查一下增益是否打在L档，以防止误用高增益档拍摄，造成画面质量不必要的下降。 6.检查AUTO KNEE自动拐点开关，拨到CAMERA档。如果该开关置于BARS档，则屏 幕输出为彩条。 ㈡记录格式的设置 1.打开MENU设置菜单。 注：HPX500机器上一前一后有两个MENU按钮，功能是一样的。 2.选择“记录设置”项，进入记录设置屏幕。 3.记录格式设定：有1080i、720P、576i等选项，我们一般选择如下两项： 拍高清节目时设为1080i/50i； 拍标清节目时设为576i/50i。 4.如果是拍标清，还有一项“576i记录格式”要设置。选项有三个“DVCPRO50”、“DVCPRO” 和“DV”，一般建议选择前两项，最好都设置成DVCPRO50格式，拍出的画面质量要好些。 注：格式的选择与卡的可记录时长相对应： 1080i/50i高清格式其记录码流为每秒100M，32G的P2卡只能拍30分钟左右的素材；DVCPRO50其记录码流为50M，32G P2卡可拍1小时； DVCPRO、DV码流为25M，可记录2小时。 选定记录格式后，录像器屏幕的相应位置会显示记录格式和系统频率标志。屏幕显示内容可通过调整设置菜单内的显示设置项进行改变。 ㈢音频的调整 HPX500摄像机可记录四个声道的声音（记录格式设置为DVCPRO和DV时只能记录两个声道），我们一般用一个声道就够了，因为我们出去拍摄一般只接一个话筒。

摄像机基本使用方法

摄像机基本使用方法

摄像机基本使用方法，按住POWER开关上绿色按钮的同时把开关从OFF滑动到CAMERA。滑动到VCR是播放。录制是REC START/STOP按钮A或按钮B（摄像机上都是有两个录制按钮） 机器的熟练使用不成问题； 稳定流畅的画面，精心选择的镜头起、终点，永远是摄像的精髓！ 多看、多练，肯定会成功的…… 摄像最重要的是稳，除非是特技需要，稳定压倒一切。我是电视台的，你可以找我交流，我的QQ是：645952587

摄像机使用方法大全 选择购买摄像机时，大多数人首先会问什么牌子的机器好，随后就认准这个品牌的产品购买，却忘记询问它好在哪里、与其他品牌同档次的产品又有何差异。最终，虽然抱回家的是个名牌产品，但难免遇到其性能不及自

己的期望、机型落伍等情况，要是再碰到一两个懂行朋友“激情”评价一番，那可真该算是“火上浇油、雪上加霜”了。 家用摄像机市场的三大巨头——ＳＯＮＹ、松下、ＪＶＣ目前还是消费者的主要选择对象，尽管其他品牌也有同类产品，且在技术和价格上各有所长，但依然没能在这一领域打破“三足鼎立”的局面。那么，三者间究竟有何异同？谁又将独霸天下呢？ 大而全的Ｓｏｎｙ “买ＳＯＮＹ的，ＳＯＮＹ的好！”这是一句无论在商场、专卖店及普通消费者之间耳熟能详的话。可“就是有点贵……”的评价，怕也是最常见的反映了。 ＳＯＮＹ公司成立于１９４６年，在技术领域一直战功卓著：“１９８２年１／２英寸广播用摄像机Ｂｅｔａｃａｍ、１９８５年８毫米摄像机、１９８９年高分辨率８毫米摄像机ＣＣＤ－ＴＲ５５、１９９５年家用数字摄像机ＤｉｇｉｔａｌＨａｎｄｙｃａｍ、１９９８

摄像机的调整和使用

第一节摄像机的调整和使用 一、摄像机的调整 摄像机的调整一般有：黑白平衡调整、彩色重合调整、聚焦调整、光圈调整、增益调整等几项。以上几项调整并不是所有的摄像机都必须进行的，不同类型的机子，调整的要求不尽相同，千差万别，使用时必须根据不同机子的技术要求，作相应的调整。下面，我们对上述几种调整的作用和基本方法，作简要介绍。 （一）黑白平衡调整 彩色摄像机首先要能正确还原黑白图像，才可能真实还原彩色图像。因此彩色摄像机在工作过程中要始终保持黑平衡和白平衡。 所谓“黑平衡”，是指摄像机红、绿、兰三基色视频信号中，黑电平的大小一致，这时摄像机对准黑色拍摄物时，在彩色监视器上所显示的图像应当是纯黑的，不偏向于任何其它的彩色。则该摄像机处于正常的黑平衡状态。 “白平衡”是指摄像机红、绿、兰三路基色信号幅度相等，色度信号为零，这时摄像机对准白色拍摄物，彩色监视器应当显示正常的白色，此时该摄像机处于白平衡状态。 摄像机出厂前，其黑平衡、白平衡都已经在特定的照明环境下（如在3200K色温下）调整好了，但在实际的应用中由于诸多因素的影响，如外部照明色温的变化，红、绿、兰三支摄像器件光-电转换特性不一致，放大电路元件的离散性等，造成最后输出的红、绿、兰

三基色电信号中黑电平大小不同，信号幅度不同，从而使黑、白平衡失调，因此摄像机使用前必须调整黑白平衡。对于必须调整黑白平衡的机子，调整时，应先调黑平衡，后调白平衡。 1．黑平衡的调整 黑平衡的调整一般采用自动调整。电路自动进行黑平衡调整时，以绿路信号的黑电平为基准，并将红路信号和兰路信号的黑电平分别与其相比较，得出的误差值分别用以控制红、兰两路的钳位电平，以取得黑平衡。对摄像机进行自动黑平衡调整时，开机后只需接通自动黑平衡开关（A、B），此时，光圈自动关闭，几秒钟后，黑平衡便自动调好。 当然，也可以采用人工方法进行黑平衡调整。手动调整黑平衡时，首先关闭光圈或盖上镜头盖，然后反复调整红路黑电平（R、B）与兰路黑电平（B、B），并在彩色监视器上观察，直至监视器的图像全黑为止。 2．白平衡的调整 白平衡一般也都采用自动调整。首先选择与照明条件相适合的滤色片，将镜头对着一个标准白色物体或盖上白色镜头盖，调整变焦钮，使寻像器充满白色。然后按下自动白平衡开关（A、W）几秒钟后，白平衡便自动调好。手动白平衡调整也必须先选择滤色片，把镜头对准白色拍摄物，调整变焦钮，使白色充满寻像器，然后也以绿路输出的视频电平幅度为基准，通过调整红路与兰路的白平衡调整钮，调整视频可控增益放大器的放大倍数，使红、绿、兰三基色信号幅度相等，这时监视器的图像显示正常白色，达到了白平衡。

张氏标定法原理及其改进1

张正友算法原理及其改进 由于世界坐标系的位置可以任意选取，我们可以假定世界坐标系和摄像机坐标系重合，故定义模板平面落在世界坐标系的0W Z =平面上。用i r 表示R 的每一列向量，那么对平面上的每一点，有： [][]12312 0111W W W W X u X Y s v A r r r t A r r t Y ?? ?? ?? ?? ??????==?????????????? ?? ?? 这样，在模板平面上的点和它的像点之间建立了一个单应性映射H ，又称单应性矩阵或投影矩阵。如果已知模板点的空间坐标和图像坐标，那么就已知m 和M ，可以求解单应性矩阵H 。)1,,(w w Y X )1,,(v u 因为11W W u X s v H Y ????????=????????????,其中11 121321222331 32 1h h h H h h h h h ?? ??=?????? ,可推出： 111213 21222331321 W W W W W W su h X h Y h sv h X h Y h s h X h Y =++?? =++??=++? 故， 1112133132212223313211W W W W W W W W h X h Y h u h X h Y h X h Y h v h X h Y ++?=?++? ? ++?=?++? 将分母乘到等式左边，即有 3132111213 31 32212223W W W W W W W W uX h uY h u h X h Y h vX h vY h v h X h Y h ++=++??++=++? 又令[]T h h h h h h h h h 3231232221131211 ='，则 1 00000 01W W W W W W W W X Y uX uY u h X Y vX vY v --???? '=????--??? ? 多个对应点的方程叠加起来可以看成Sh d '=。利用最小二乘法求解该方程，即1()T T h S S S d -'=，进而得到H 。 摄像机内部参数求解 在求取单应性矩阵后，我们进一步要求得摄像机的内参数。首先令i h 表示H 的每一列向量，需要注意到上述方法求得的H 和真正的单应性矩阵之间可能相差一个比例因子，则H 可写成： [][]1 2 312h h h A r r t λ=

摄像的准备和基本操作第二节摄像机的调试

第二章摄像的准备和基本操作 第二节摄像机的调试 专业的电视工作者在拍电视前一般都要对摄像机做一些必要的调试。 1、寻像器调节 寻像器是摄像机的窗口，摄像师通过它, 可以选择画面角度、范围, 确定画面构图；另外寻像器还可以监看摄像机的各种工作状态, 如镜头的聚焦虚实、电视信号的强弱、电池和磁带使用情况, 摄像机发出的警告信号等。 专业的寻像器可以根据摄像的需要调节角度和伸缩距离, 也可以调节亮度和对比度。但要注意:亮度和对比度调好以后, 不要随便根据画面进行调节, 这样可能影响您对画面质量的正确判断。 2、焦距调节 摄像前或当摄像机与被摄主体之间的位置发生变化时，都应当进行焦距调节，称为聚焦。焦距调节的一般方法多采用“特写聚焦调节法”：将景物画面推成特写，转动聚焦环，使图像清晰，然后拉开成所需的景别进行拍摄。这种方法可以获得较大的景深，并且能够保持画面的清晰度。 3、光圈的调节 光圈的调节方法有自动光圈调节法、手动光圈调节法和暂时自动调节

法。 自动光圈调节法：将光圈选择开关设定于自动光圈调节“ A”处，根据被摄体的亮度摄像机自动调节光圈，这是一般画面光照反差不大摄像时常使用的模式。 手动光圈调节法：将光圈选择开关设定于手动光圈调节“ M处，根据需要手动调节光圈大小。这是一般画面光照反差较大摄像时常使用的模式。 暂时自动调节法：在光圈选择开关处于暂时自动调节时，持续按瞬时自动光圈按钮，光圈处于自动调节状态，松开即回到手动调整光圈状态，并能锁定于松手时的光圈值。 当拍摄物体背景比较明亮时，一般应使用手动光圈调节法。因自动光圈进行拍摄，由于它反映的是整个画面的平均亮度，物体在画面中就会成剪影效果，有时这种效果并不是我们所需要的，此时，必须采用手动光圈。 4、镜头后焦距调节 当你试拍摄时, 如发现全景散焦, 需调整镜头后焦距, 其具体做法是： (1) 拍摄3 米远左右的清晰度卡或者一个中心点标记的细线条图像。

单目视觉定位方法研究综述

万方数据

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单目视觉定位方法研究综述 作者：李荣明， 芦利斌， 金国栋 作者单位：第二炮兵工程学院602教研室,西安,710025 刊名： 现代计算机：下半月版 英文刊名：Modem Computer 年，卷(期)：2011(11) 参考文献(29条) 1.R.Horaud;B.Conio;O.Leboullcux An Analytic Solution for the Perspective 4-Point Problem 1989(01) 2.任沁源基于视觉信息的微小型无人直升机地标识别与位姿估计研究 2008 3.徐筱龙;徐国华;陈俊水下机器人的单目视觉定位系统[期刊论文]-传感器与微系统 2010(07) 4.邹伟;喻俊志;徐德基于ARM处理器的单目视觉测距定位系统[期刊论文]-控制工程 2010(04) 5.胡占义;雷成;吴福朝关于P4P问题的一点讨论[期刊论文]-自动化学报 2001(06) 6.Abdel-Aziz Y;Karara H Direct Linear Transformation from Comparator to Object Space Coordinates in Close-Range Ph- togrammetry 1971 7.Fishier M A;Bolles R C Random Sample Consensus:A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analy-s~s anu Automated tartograpny 1981(06) 8.祝世平;强锡富用于摄像机定位的单目视觉方法研究[期刊论文]-光学学报 2001(03) 9.沈慧杰基于单目视觉的摄像机定位方法的研究 2009 10.任沁源;李平;韩波基于视觉信息的微型无人直升机位姿估计[期刊论文]-浙江大学学报（工学版） 2009(01) 11.刘立基于多尺度特征的图像匹配与目标定位研究[学位论文] 2008 12.张治国基于单目视觉的定位系统研究[学位论文] 2009 13.张广军;周富强基于双圆特征的无人机着陆位置姿态视觉测量方法[期刊论文]-航空学报 2005(03) 14.Zen Chen;JenBin Huang A Vision-Based Method for theCircle Pose Determination with a Direct Geometric Interpre- tation[外文期刊] 1999(06) 15.Safaee-Rad;I.Tchoukanov;K.C.Smith Three-Dimension of Circular Features for Machine Vision 1992 16.S.D.Ma;S.H.Si;Z.Y.Chen Quadric Curve Based Stereo 1992 17.D.A.Forsyth;J.L.Munday;A.Zisserman Projective In- variant Representation Using Implicit Algebraic Curves 1991(02) 18.吴朝福;胡占义PNP问题的线性求解算法[期刊论文]-软件学报 2003(03) 19.降丽娟;胡玉兰;魏英姿一种基于平面四边形的视觉定位算法[期刊论文]-沈阳理工大学学报 2009(02) 20.Sun Fengmei;Wang Weining Pose Determination from a Single Image of a Single Parallelogram[期刊论文]-Acta Automatica Sinica 2006(05) 21.吴福朝;王光辉;胡占义由矩形确定摄像机内参数与位置的线性方法[期刊论文]-软件学报 2003(03) 22.王晓剑;潘顺良;邱力为基于双平行线特征的位姿估计解析算法[期刊论文]-仪器仪表学报 2008(03) 23.刘晓杰基于视觉的微小型四旋翼飞行器位姿估计研究与实现 2009 24.刘士清;胡春华;朱纪洪一种基于灭影线的无人直升机位姿估计方法[期刊论文]-计算机工程与应用 2004(9) 25.Mukundan R;Raghu Narayanan R V;Philip N K A Vision Based Attitude and Position Estimation Algorithm for Rendezvous and Docking 1994(02)