0 camera opencv computer-vision computational-geometry camera-calibration
是否有任何特殊原因需要多个姿势(例如变化z或旋转)来获得相机矩阵的焦距和主点？换句话说,用单一姿势校准针孔相机是否足够？即通过保持校准对象的位置(比如标准棋盘)不变？
我假设您在使用平面目标图像的OpenCV类摄像机校准环境中提出要求.OpenCV使用的算法的参考是Z. Zhang现在的经典论文.第6页上半部分的讨论表明,n> = 3个图像是校准针孔相机矩阵的所有5个参数所必需的.对参数施加约束将所需图像的数量减少到理论最小值1.
在实践中,出于各种原因需要更多,其中包括:
作为第二点的一个例子,用于校准非线性透镜畸变(桶形,枕形,切向等)的理想目标姿态是正面的,覆盖整个视场,因为它产生大量分离良好的并且在图像上对齐角落,所有角度都具有大致相同的模糊程度.然而,这是您可以用来估计视野/焦距的最差姿势,因为您需要观察显着的透视缩短.
同样,可以表明主点的位置受到一组图像的良好约束,这组图像显示了多行平行线的消失点.这很重要,因为该位置固有地被与摄像机和目标之间的相对运动的图像平面平行的分量混淆.因此,在目标确实与相机平移的常见情况下,消失点有助于"引导"优化器的解决方案朝向正确的解决方案.
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