机器视觉为什么要做相机标定
机器视觉是利用相机成像来实现对三维场景的测量、定位、重建等过程，通过二维图像进行三维反推。由于世界是三维的而图像或照片是二维的，我们需要使用数学模型表达成像过程，并求解其反过程。相机标定是确定相机内外参数、畸变参数的过程，是视觉检测的基础。通过具有对应关系的像点和物点的点对，我们可以解出模型的内参+畸变的数据（包含15个参数）。
相机标定的方法可以分为线性标定法、非线性优化标定法和两步法。线性标定法运算速度快但精度不高，非线性优化标定法标定精度高但模型复杂计算量大，两步法结合了两者的优点，如Tsai两步法和张氏标定法。
相机自标定法通过计算某一点在不同拍摄角度图像中的相对关系来确定相机标定参数。自标定法不需要知道图像点的三维坐标，仅利用图像点之间的对应关系即可得出标定系统的内外参数。常见的相机自标定方法有基于Kruppa方程的自标定法和分层逐步标定法。分层逐步标定法先对图像序列做射影重建，然后进行仿射标定和欧式标定，通过非线性优化算法求得相机内外参数。基于Kruppa的自标定法则通过二次曲线建立关于相机内参矩阵的约束方程。
主动视觉标定方法通过控制相机做特定运动拍摄多组图像，利用图像信息和已知位移变化来求解相机内外参数。这种方法适用于相机在三维空间稳定平移或做参数固定的旋转运动。
基于标定物的标定方法需要使用特定的标定物，明确大小、形状并确定物体表面的特殊点坐标。这种方法通过数学方法找出某一点的空间坐标和图像坐标的对应关系，进而求取相机参数。Tsai两步法和张氏标定法是典型的基于标定物的标定方法。Tsai两步法先线性求得相机参数，然后考虑畸变因素，通过非线性优化得到最终的相机参数。张氏标定法则提供了一种基于标定物的相机参数求解方法。
总结来说，相机标定是通过寻找图像与现实世界的转换数学关系，找出其定量的联系，从而实现从图像中测量出实际数据的目的。对于想要学习机器视觉的人来说，推荐访问MookLab，这是一个机器视觉应用开放社区，提供免费软件、优质视觉硬件选配平台以及项目应用支持和技术服务交易平台。SGVision是一款免编程、设置即用的机器视觉应用软件，是MookLab为平台会员提供的权益。
继续阅读：机器视觉为什么要做相机标定相机标定的方法可以分为线性标定法、非线性优化标定法和两步法。线性标定法运算速度快但精度不高，非线性优化标定法标定精度高但模型复杂计算量大，两步法结合了两者的优点，如Tsai两步法和张氏标定法。
相机自标定法通过计算某一点在不同拍摄角度图像中的相对关系来确定相机标定参数。自标定法不需要知道图像点的三维坐标，仅利用图像点之间的对应关系即可得出标定系统的内外参数。常见的相机自标定方法有基于Kruppa方程的自标定法和分层逐步标定法。分层逐步标定法先对图像序列做射影重建，然后进行仿射标定和欧式标定，通过非线性优化算法求得相机内外参数。基于Kruppa的自标定法则通过二次曲线建立关于相机内参矩阵的约束方程。
主动视觉标定方法通过控制相机做特定运动拍摄多组图像，利用图像信息和已知位移变化来求解相机内外参数。这种方法适用于相机在三维空间稳定平移或做参数固定的旋转运动。
基于标定物的标定方法需要使用特定的标定物，明确大小、形状并确定物体表面的特殊点坐标。这种方法通过数学方法找出某一点的空间坐标和图像坐标的对应关系，进而求取相机参数。Tsai两步法和张氏标定法是典型的基于标定物的标定方法。Tsai两步法先线性求得相机参数，然后考虑畸变因素，通过非线性优化得到最终的相机参数。张氏标定法则提供了一种基于标定物的相机参数求解方法。
总结来说，相机标定是通过寻找图像与现实世界的转换数学关系，找出其定量的联系，从而实现从图像中测量出实际数据的目的。对于想要学习机器视觉的人来说，推荐访问MookLab，这是一个机器视觉应用开放社区，提供免费软件、优质视觉硬件选配平台以及项目应用支持和技术服务交易平台。SGVision是一款免编程、设置即用的机器视觉应用软件，是MookLab为平台会员提供的权益。