全景立体球视觉下的鱼眼镜头参数标定方法

鱼眼镜头作为一种全景立体视觉技术，可以实现广角的成像能力，具有广泛的应用前景。但在使用时，需要掌握其恰当的参数，这就引出了本文的主题——鱼眼镜头参数标定方法。

一、鱼眼镜头的标定原理

鱼眼镜头的标定原理是基于三维变换理论和单应矩阵算法，通过视觉捕捉照片中的直线特征，利用图像矫正技术建立平坦图像，从而获得一个球形参考系，校准鱼眼镜头的参数，得出最佳结果。

二、鱼眼镜头参数标定方法

1、首先，选取两个不同方向对象图像，利用三维方向角度估计算法，提取直线特征，基于这两个图像构建位姿变换关系；

2、然后计算位姿变换之间的转换系数，并用CMA算法求解；

3、根据实际鱼眼镜头的球形半径，调整转换系数，形成最终的鱼眼镜头参数标定模型；

4、最后，再使用实际捕捉的鱼眼镜头图像，检验参数标定模型的准确

性。

三、优缺点

鱼眼镜头参数标定方法有一定的优点：

（1）该方法计算量小，同时运行效率高。

（2）能够根据实际鱼眼镜头的球形半径，调整最终的参数标定模型。

然而，它也存在一些缺点：

（1）为了正确的使用该方法，必须具有相关的图象处理知识；

（2）两个不同方向图像构建位姿变换关系，有时会存在粗差或者误差，影响准确性。

四、结论

鱼眼镜头参数标定方法是一种有效且计算量小的智能处理技术，它可

以有效地准确标定鱼眼镜头参数，提高鱼眼镜头使用性能，实现全景

立体视觉效果。但是，由于必须具有相关的图像处理技术，使用该方

法的过程中可能会出现精度问题，因此，还需要在日后的研究中不断

优化和完善。

鱼眼相机标定原理

鱼眼相机标定原理鱼眼相机是一种具有广角视野的特殊相机，它能够捕捉到更大范围的景象。然而，由于鱼眼镜头的特殊形状，它会引起图像的畸变。为了纠正这种畸变并获得准确的图像信息，我们需要对鱼眼相机进行标定。鱼眼相机标定的原理是通过建立相机模型，将图像坐标与世界坐标进行映射，从而实现对图像畸变的校正。常用的鱼眼相机模型有两种：圆柱投影模型和正交投影模型。圆柱投影模型是最常用的鱼眼相机模型之一。它假设鱼眼相机的镜头形状为圆柱体，并将图像坐标映射到一个圆柱体上。在这个模型中，通过建立图像坐标和世界坐标之间的映射关系，可以实现对图像畸变的校正。正交投影模型是另一种常用的鱼眼相机模型。它假设鱼眼相机的镜头形状为正方体，并将图像坐标映射到一个正方体上。与圆柱投影模型类似，通过建立图像坐标和世界坐标之间的映射关系，可以实现对图像畸变的校正。鱼眼相机标定的过程可以分为两个步骤：内参数标定和外参数标定。内参数标定是指确定相机的内部参数，包括焦距、主点坐标和畸变系数等。为了进行内参数标定，我们需要采集一组已知的图像和对应的世界坐标。通过对这些数据进行处理，可以得到相机的内部参

数。外参数标定是指确定相机的外部参数，包括相机的位置和朝向。为了进行外参数标定，我们需要采集一组已知的图像和对应的世界坐标。通过对这些数据进行处理，可以得到相机的外部参数。在鱼眼相机标定的过程中，我们需要使用特殊的标定板。这个标定板上通常会有一些特殊的标记点，以便于相机进行识别。通过将标定板放置在不同的位置和角度，然后采集对应的图像和世界坐标，我们可以得到一组用于标定的数据。在实际的标定过程中，我们需要使用相机标定的软件。这个软件可以帮助我们进行数据的采集和处理，从而得到相机的内外参数。在标定过程中，我们还需要注意一些细节，比如保证标定板和相机保持平行、避免阴影和反射等。一旦完成了鱼眼相机的标定，我们就可以使用得到的参数对图像进行畸变校正。通过将图像坐标映射到世界坐标，并使用内外参数进行逆映射，我们可以得到校正后的图像。鱼眼相机标定是一种通过建立相机模型，将图像坐标与世界坐标进行映射的方法，用于纠正鱼眼相机图像的畸变。通过内参数标定和外参数标定，我们可以确定相机的内外参数，从而实现对图像的畸变校正。鱼眼相机标定在计算机视觉和机器人领域有着广泛的应用前景，可以帮助我们获取更准确的图像信息，提高图像处理的效果

鱼眼相机映射参数

鱼眼相机映射参数一、什么是鱼眼相机映射参数鱼眼相机映射参数是指将鱼眼相机拍摄的广角图像映射到平面上的参数。由于鱼眼镜头具有极大的视角，能够拍摄到广阔的景象，但是在映射到平面上时会出现图像畸变的问题。通过鱼眼相机映射参数，可以对图像进行校正，将畸变的图像变为正常的图像。二、鱼眼相机映射参数的作用 1. 图像校正：鱼眼相机拍摄的图像存在强烈的畸变，通过映射参数可以对图像进行校正，使其更符合人眼的观察习惯。这样可以提高图像的可视性和真实感，使得观察者能够更加容易地理解和识别图像中的内容。 2. 视觉定位：在计算机视觉和机器人导航等领域中，鱼眼相机映射参数可以用于定位和导航。通过对鱼眼相机映射参数的计算和应用，可以获取相机在空间中的位置和姿态信息，从而实现对物体位置和姿态的精确测量和跟踪。 3. 增强现实：鱼眼相机映射参数在增强现实技术中也有广泛的应用。通过将虚拟物体与鱼眼相机拍摄的实际场景进行融合，可以实现虚拟物体与实际场景的无缝结合，使得用户可以在现实世界中与虚拟物体进行交互。三、鱼眼相机映射参数的计算方法

1. 多项式模型：多项式模型是一种常见的鱼眼相机映射参数计算方法。该方法通常使用多项式函数来描述鱼眼镜头的畸变特征，通过拟合实际图像和理想图像之间的映射关系，得到映射参数。 2. 标定板法：标定板法是一种常用的鱼眼相机映射参数计算方法。该方法需要事先准备一个具有已知尺寸的标定板，然后在不同位置和姿态下拍摄一系列的标定图像。通过分析标定图像中的特征点和标定板的几何关系，可以计算出鱼眼相机的映射参数。 3. 基于几何关系的方法：基于几何关系的方法是一种基于鱼眼镜头成像原理的映射参数计算方法。该方法通过分析鱼眼相机的光学系统和物体的几何关系，推导出映射参数的计算公式，从而实现图像的校正。四、鱼眼相机映射参数的应用领域 1. 智能交通：鱼眼相机映射参数在智能交通领域中有着广泛的应用。通过将映射参数应用到交通监控系统中，可以实现对交通流量、车辆行驶轨迹等信息的准确测量和分析，从而提高交通管理的效率和安全性。 2. 虚拟现实：鱼眼相机映射参数在虚拟现实领域中也有重要的应用。通过将映射参数应用到虚拟现实系统中，可以实现对用户视角的模拟和调整，使得用户在虚拟世界中的体验更加真实和逼真。 3. 无人驾驶：鱼眼相机映射参数在无人驾驶领域中也有着重要的作

鱼眼镜头自标定和畸变校正的实现

鱼眼镜头自标定和畸变校正的实现郑亮;陶乾【摘要】鱼眼镜头视角大,但由鱼眼镜头组成的鱼眼摄像机拍摄的图片具有严重的畸变,不利于人眼观察和机器识别.为此,基于已有的九点非迭代优化算法,提出一种改进算法以完成鱼眼自标定和自动校正,包括将最稳定极限区域与尺度不变特征变换算法结合以自动获取一对鱼眼图像的特征匹配点.利用核密度估计方法代替随机抽样一致性算法,实现鱼眼自标定,选择最优参数代入畸变模型中进行鱼眼图像畸变校正.在事先不知道场景信息和摄像机镜头参数的前提下,通过输入两幅有重合区域的图片自动匹配其特征点,从而获取鱼眼图像的校正.标定及校正结果表明,与原算法需要人为选择匹配点不同,提出的算法可自动获取特征匹配点,校正结果精确,为自动匹配并获取鱼眼图像的校正提供了可能. 【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2016(042)009 【总页数】5页(P252-256) 【关键词】鱼眼镜头;鱼眼图像;核密度估计;自标定;畸变校正【作者】郑亮;陶乾【作者单位】中山大学信息科学与技术学院,广州510006;中国电信综合平台开发运营中心,广州510000;中山大学信息科学与技术学院,广州510006;中国科学院深圳先进技术研究院,广东深圳518055;广东第二师范学院计算机科学系,广州510303

【正文语种】中文【中图分类】TP391.41 中文引用格式：郑亮,陶乾.鱼眼镜头自标定和畸变校正的实现[J].计算机工程,2016,42(9):252-256. 英文引用格式： Zheng Liang,Tao Qian.Implementation of Self-calibration and Distortion Correction for Fish Eye Lens[J].Computer Engineering,2016,42(9):252-256. 鱼眼镜头是一种超广角镜头,其前镜片呈抛物状向前凸出,形似鱼眼,故称之为鱼眼镜头[1]。鱼眼镜头具有广阔视野范围且焦距极短[2]。它可以将一个半球范围内的景物拍摄到一张照片上,即一个鱼眼镜头可以获取多个普通镜头才可能获取到的场景信息,这大大减少了摄像机拼装的硬件成本和安装成本,也避免了采集过程中盲区问题和多镜头的图像拼合问题[3-4]。但是鱼眼镜头拍摄的图像有严重畸变,想要利用这些具有严重变形图像的信息,就需要将发生畸变的图像校正为透视投影图像。在许多应用中,对畸变进行校正是必要环节,而校正处理算法的前处理部分一般是摄像机标定获得模型参数。摄像机标定是实现鱼眼畸变校正的首要环节,是鱼眼镜头在图像畸变校正中的关键研究点[5]。利用摄像机标定后对鱼眼图像校正主要利用标定板进行标定,过程比较繁琐,首先标定板要足够精确,其次非线性迭代的初始值估计、局部最小值、迭代次数的选择也非常麻烦。而鱼眼镜头自标定技术是一种新型方法,它可以通过对镜头的半自动甚至自动标定从而实现校正,而通过图像的特征点匹配来标定镜头畸变是自标定技术中一种常用的方法。文献[6-7]均是利用两幅或多幅图像间的特征点匹配来实现自标定。文献[8]将文献[9]提出的方法从一个参数扩展到了两个参数的径向畸变模型。文献[10]利用自标定技术,完整标定了一个可移动的全景成像系统。这些方法均属于非线性迭代的方法,需要使用迭代优化算法来求

利用鱼眼镜头拍摄全景

利用鱼眼镜头拍摄全景相信很多摄影爱好者都对全景摄影感兴趣。而在全景摄影领域，鱼眼镜头是一种非常常见且实用的装备，可以实现拍摄广角较大的全景照片。本文将介绍如何利用鱼眼镜头拍摄全景，以及注意事项和技巧。一、鱼眼镜头的概述鱼眼镜头是一种特殊的广角镜头，其焦距通常小于10mm。其特点是视角极宽，可以达到甚至超过180度的广角范围。这就意味着鱼眼镜头可以捕捉到很大范围的景象，使得拍摄的照片具有强烈的凸显和扩张效果。二、准备工作在拍摄全景之前，有一些准备工作需要提前完成。首先，选择一款适合自己相机的鱼眼镜头。市面上有许多品牌和型号的鱼眼镜头可供选择，可以根据自己的需求和预算选择合适的鱼眼镜头。其次，要确保相机设置正确。设置相机的白平衡、曝光和对焦模式是非常重要的。这些参数的正确设置可以帮助你拍摄出更加清晰和准确的全景照片。三、拍摄技巧 1. 找到合适的拍摄位置

在拍摄全景之前，要找到一个合适的拍摄位置。可以选择高处、开阔处或者具有独特景观的地方作为拍摄点。确保没有过多杂物和干扰物，以免照片中出现不必要的干扰。 2. 使用三脚架鱼眼镜头拍摄全景时，使用三脚架是非常必要的。三脚架可以保持相机的稳定，避免拍摄过程中的抖动，确保照片的清晰度和质量。 3. 设置适当的曝光在拍摄全景时，要特别注意光线的变化和场景的对比度。有时候，全景照片中会出现曝光不均匀的情况，这对后期的修图工作会带来很大的困扰。因此，在拍摄时应该适当调整曝光，确保整个景象都能够得到适当的曝光。 4. 拍摄重叠照片在使用鱼眼镜头拍摄全景时，通常需要拍摄多张照片，并在后期进行拼接。为了保证拼接的效果，每张照片之间应该有适当的重叠区域。这样可以确保后期拼接时能够更加顺利地衔接各个照片，形成一个完整的全景图。四、后期处理在拍摄完全景照片后，通常需要进行后期的处理和拼接。这一过程可以使用专业的全景软件来完成，比如PTGui、Autopano等。这些软件可以帮助我们将多张照片拼接成一个完整的全景照片，并进行一些调整和修饰。

利用鱼眼镜头拍摄全景

利用鱼眼镜头拍摄全景鱼眼镜头拍摄全景照片近年来越来越受到摄影爱好者的喜爱。鱼眼镜头，作为一种特殊的广角镜头，能够捕捉到极度宽广的景象，呈现给人们独特的视觉效果。本文将介绍如何利用鱼眼镜头拍摄全景照片，并提供一些拍摄技巧，帮助读者轻松掌握这一技术。一、鱼眼镜头的基本原理鱼眼镜头是一种超广角镜头，它的特点是在保持中央景物清晰的同时，可以将周围景物呈现出明显的弯曲效果。这种特效使得鱼眼镜头成为拍摄全景照片的理想工具。在使用鱼眼镜头拍摄全景照片时，我们需要注意保持水平线平衡，以免照片过于扭曲。二、选择合适的场景鱼眼镜头适用于广阔的场景，如大自然的风景、城市的街景以及室内的空间。在选择场景时，可以寻找有特色、有层次的地方。同时，要注意避免人物和前景物体过于靠近，以免在拍摄时造成过度变形。三、稳定相机由于鱼眼镜头的广角特性，它对相机的稳定性要求较高。在拍摄全景照片前，建议使用三脚架来固定相机，以确保照片的清晰度和稳定性。此外，还可以利用遥控器或定时器来避免触摸相机对照片造成的颤动。四、控制光线

光线是拍摄全景照片中一个至关重要的因素。在选择时间拍摄时，最好避免强烈的直射阳光，因为阳光会导致光线不均匀，产生曝光问题。在室内拍摄时，可以根据需要增加或减少人工光源，以获得更好的效果。五、拍摄技巧 1. 注意构图：在拍摄全景照片时，构图是至关重要的。可以通过放置物体或人物在前景，让照片更具层次感。同时，也可以尝试不同角度的拍摄，以寻找最佳视觉效果。 2. 控制快门速度：鱼眼镜头的曝光容易受到周围光线的影响，因此选择适当的快门速度非常重要。如果环境光线较暗，可以选择较长的快门速度来增加曝光时间，以获得清晰明亮的照片。 3. 合理运用后期处理：在拍摄全景照片后，可以通过后期处理软件进行一些调整和修饰，以进一步提升照片的效果。例如，可以调整亮度、对比度和颜色饱和度等参数，使照片更加鲜明，突出主题。六、总结利用鱼眼镜头拍摄全景照片是一项具有挑战性的摄影技术，需要摄影者有一定的经验和技巧。在掌握了基本原理和拍摄技巧后，我们可以尝试拍摄各种各样的全景照片，记录下美丽的风景和独特的场景。不断的实践和尝试，相信你会越来越擅长利用鱼眼镜头拍摄出令人惊叹的全景照片。

利用鱼眼镜头拍摄独特的广角效果

利用鱼眼镜头拍摄独特的广角效果随着摄影技术的不断发展，越来越多的摄影爱好者开始尝试使用各种不同的镜头来拍摄独特的照片效果。其中，鱼眼镜头以其独特的广角效果备受青睐。本文将介绍如何利用鱼眼镜头拍摄独特的广角效果，并分享一些注意事项和技巧。一、鱼眼镜头简介鱼眼镜头是一种特殊的广角镜头，其视角范围非常广阔，可以捕捉到180度以上的景物。鱼眼镜头通常分为全圆形鱼眼和半圆形鱼眼两种类型，全圆形鱼眼可以拍摄到完整的圆形图像，而半圆形鱼眼则会在图像的顶部和底部留下黑边。鱼眼镜头的广角效果可以让拍摄的照片呈现出扭曲、弯曲的效果，营造出独特的视觉冲击力。二、选择适合的鱼眼镜头鱼眼镜头有不同的焦距和适配不同相机的接口，所以在选择鱼眼镜头时需要考虑相机的品牌和型号，以及拍摄需求。一般来说，广角鱼眼镜头的焦距在8mm至18mm之间，但不同品牌和型号的鱼眼镜头可能会略有差异。在购买前，最好参考一些摄影论坛或专业评测，了解不同品牌和型号的镜头性能。此外，鱼眼镜头也分为定焦和变焦两种，根据个人需求选择合适的镜头类型。三、注意事项与技巧

1. 善用近距离拍摄：鱼眼镜头的广角效果对近距离物体的拍摄非常适合，可以营造出强烈的视觉冲击力。尝试接近被摄物体，捕捉细节并营造出独特的宏观效果。 2. 控制透视变形：由于鱼眼镜头的特殊设计，拍摄的照片会出现明显的透视变形。在拍摄建筑物等直线物体时，可以尝试调整拍摄角度，以减少或利用透视变形来创造独特的效果。 3. 避免画面过于拥挤：由于鱼眼镜头的广角视角范围非常广阔，拍摄的画面可能会过于拥挤。在构图时，要注意合理安排被摄物体的位置，避免画面过于混乱。 4. 利用光线和对焦：鱼眼镜头适合拍摄景深较大的场景。在光线充足的情况下，可以选择较小的光圈，以获得更大的景深。对焦方面，由于鱼眼镜头的全景效果，一般不需要过多关注对焦，大多数情况下使用中央对焦即可。 5. 合理后期处理：鱼眼镜头拍摄的照片通常会出现较多的色散和畸变。在后期处理时，可以借助专业的图像处理软件，进行适量的修正。但要注意保持照片的自然感，避免过度处理。四、应用领域利用鱼眼镜头拍摄的独特广角效果可以应用于许多摄影领域。以下列举几个常见应用领域： 1. 风景摄影：鱼眼镜头可以捕捉到广阔的天空和大地，营造壮丽的氛围，适合拍摄自然风光、城市夜景等。

内参标定模型汇总

内参标定模型汇总内参标定是计算机视觉领域中常用的一种技术，用于将图像中的像素坐标映射到世界坐标系中。内参标定模型是内参标定的数学模型，它描述了相机的内部参数，包括焦距、主点坐标和畸变参数等。本文将对几种常用的内参标定模型进行汇总和介绍。一、针孔模型针孔模型是最简单的内参标定模型之一，它基于针孔相机原理，假设相机的光学系统是一个理想的针孔。针孔模型可以描述相机的焦距、主点坐标和畸变参数，常用于计算机视觉中的相机标定和三维重构等任务。二、多项式畸变模型多项式畸变模型是一种常用的内参标定模型，用于描述相机镜头的畸变情况。它假设畸变是由于镜头形状和制造过程引起的，通过多项式函数来近似描述畸变的影响。多项式畸变模型可以通过标定板等参考物体进行标定，从而得到相机的内部参数和畸变参数。三、广义多项式畸变模型广义多项式畸变模型是对多项式畸变模型的扩展，它引入了更多的畸变参数，可以更准确地描述相机镜头的畸变情况。广义多项式畸变模型在处理大畸变情况下更具优势，常用于鱼眼镜头等广角镜头的标定和校正。

四、鱼眼模型鱼眼模型是一种特殊的内参标定模型，用于描述鱼眼镜头的成像特性。它与针孔模型和多项式畸变模型不同，鱼眼模型假设相机的光学系统不是一个理想的针孔，而是一个具有一定形状的凸透镜。鱼眼模型可以通过标定板等参考物体进行标定，从而得到相机的内部参数和畸变参数。五、双目模型双目模型是一种特殊的内参标定模型，用于描述双目相机系统的内部参数和相机之间的几何关系。它包括了两个相机的内部参数、外部参数和视差参数等。双目模型可以通过标定板等参考物体进行标定，从而得到两个相机的内部参数和相机之间的几何关系。六、深度相机模型深度相机模型是用于描述深度相机的内参和外参的模型。深度相机通过红外光或其他技术获取场景的深度信息，常用于三维重建、手势识别和室内导航等应用。深度相机模型可以通过标定板等参考物体进行标定，从而得到深度相机的内部参数和外部参数。内参标定模型是计算机视觉中的重要工具，它可以帮助我们准确地将图像中的像素坐标映射到世界坐标系中。针孔模型、多项式畸变模型、广义多项式畸变模型、鱼眼模型、双目模型和深度相机模型是常用的内参标定模型，每种模型都有其适用的场景和特点。熟练

全景相机特性参数的标定

全景相机特性参数的标定全景相机是一种新型的摄影器材，用于拍摄全景照片和360度视图。它可以将整个场景记录下来，给人一种身临其境的感觉，受到了越来越多人的欢迎。但在使用过程中，有些人会发现，他们的全景相机拍摄的效果不佳，偏差比较大，这点需要通过标定来解决。一、全景相机特性参数在进行全景相机的标定前，我们需要了解相机的特性参数。首先，相机的光学中心是相机成像的中心点，也被称为主点或人眼位置，在拍摄时需要准确地确定它的位置。其次，相机的畸变参数，指的是相机镜头产生的畸变，包括径向畸变和切向畸变。径向畸变是指镜头在不同的距离处，会出现像素的变形和扭曲，影响最大的是图像的边缘。而切向畸变是指图像中不同位置的垂直和水平线偏斜不同。最后，相机的定位参数也很重要，因为它影响到全景图的匹配精度。定位参数包括相机坐标系和世界坐标系之间的转换关系，也就是我们通常说的外参。这个参数需要在拍摄的时候通过GPS或者其他的辅助技术获取，有了这些参数后，在进行全景图的重构才能更加精确。二、相机标定的步骤与方法相机标定其实就是确定相机的各种参数，使其输出的图像能够精确地重构三维场景。具体的标定步骤如下：第一步，采集数据。在使用全景相机进行标定前，我们需要采集一些拍摄数据。这些数据包括不同方向的正方体、球体、圆盘等标志物的图像及其对应的实际尺寸。我们可以使用PatB约束、AR标记、小石子、角落等多种方式，将标志物放在不同的位置，保证足够的角度和距离。

第二步，提取特征点。在采集数据完成后，我们需要对所有的图像进行特征点的提取和匹配，以便对相机进行标定。可以使用SIFT算法、SURF算法或FAST 算法对图像中的特征点进行提取。第三步，估计相机参数。在获取到一些匹配的特征点之后，我们就可以对相机的特性参数进行估计。在OpenCV库中，可以使用calibrateCamera2()函数来对相机内部参数和外部参数进行求解。第四步，双目标定。一些高端的全景相机会采用双目相机，这种相机需要进行双目标定。具体的步骤包括获取左右相机的内部、外部参数，并对双目相机的立体重建进行标定。三、结论全景相机的标定是一项重要的工作，它直接影响到全景照片的精度和效果。通过本文的介绍，相信大家对全景相机的特性参数和标定步骤有了更加清晰的认识。在实际使用中，我们需要了解相机的基本特性，选择适当的标定方法，提高标定的精度和效率。只有这样，我们才能够拍摄出更加真实、逼真的全景照片。

鱼眼相机联合标定计算单应矩阵 python

鱼眼相机联合标定计算单应矩阵 python 在计算机视觉领域，鱼眼相机是一种广泛应用的摄像设备。它拥有非常宽广的视角，因此可以用于监控、导航、无人驾驶等多种场景。然而，由于鱼眼相机的特殊成像方式，其成像模型与普通相机有所不同，因此在使用鱼眼相机时需要进行特殊的标定和矫正工作。本文将重点讨论如何利用Python计算鱼眼相机的单应矩阵，以实现联合标定的目的。 1. 鱼眼相机成像原理我们需要了解鱼眼相机的成像原理。与普通相机不同，鱼眼相机采用鱼眼镜头，其广角度成像方式导致其成像畸变非常明显。传统的相机标定方法并不能很好地适用于鱼眼相机。为了解决这一问题，我们需要考虑使用特殊的成像模型和标定方法。 2. 鱼眼相机的标定方法针对鱼眼相机的特殊成像方式，我们可以采用鱼眼相机模型进行标定。常用的鱼眼相机模型包括全景投影模型、透视投影模型等。在标定过程中，我们需要收集鱼眼相机拍摄的棋盘格图像，并利用棋盘格的特征点来计算相机的内参和畸变参数。这一过程需要使用相机标定板，并借助标定软件或者自行编写代码来完成。 3. 鱼眼相机标定的Python实现

在Python中，我们可以使用OpenCV等库来实现鱼眼相机的标定。我们需要利用OpenCV提供的函数将拍摄的棋盘格图片进行角点检测，并获取其内参和畸变参数。我们可以使用这些参数来计算鱼眼相机的单应矩阵。对于联合标定，我们需要同时标定多个相机，并将它们的单应矩阵进行联合计算，以实现更精确的标定结果。 4. 鱼眼相机单应矩阵的应用一旦我们获得了鱼眼相机的单应矩阵，就可以将其应用于图像校正、姿态估计、三维重建等领域。利用单应矩阵，我们可以将鱼眼图像进行透视矫正，从而得到更加真实的成像结果。单应矩阵还可以用于估计相机的运动和姿态，以及恢复三维场景的结构信息。这些应用领域都需要利用单应矩阵进行图像匹配和投影变换，从而实现更加精确的结果。 5. 结语通过本文的讨论，我们了解了鱼眼相机联合标定计算单应矩阵在Python中的实现方法。从鱼眼相机的成像原理开始，到标定方法、Python实现和单应矩阵的应用，我们对整个流程有了更深入的了解。通过学习这些知识，我们可以更好地应用鱼眼相机，并将其应用于更多领域，为计算机视觉技术的发展做出贡献。个人观点和理解：在计算机视觉领域，鱼眼相机的广泛应用为我们提供了更多的拓展空

全景拍摄方案

全景拍摄方案全景拍摄方案简介全景拍摄是一种通过相机在水平或垂直方向上旋转拍摄多张照片，并将它们拼接在一起，以创建一个全景图像的技术。全景照片提供了一种全面而逼真的视觉体验，让观众感觉像是站在现场一样。在旅游、房地产、室内设计等领域，全景拍摄已经成为一种广泛应用的技术。全景拍摄设备进行全景拍摄时，我们需要以下设备： - DSLR相机：一台具备手动设置曝光、对焦和快门速度的数码单反相机。 - 平台或云台：用于保持相机的稳定，并确保在拍摄整个全景图像时相机能够旋转平稳。 - 固定焦距或鱼眼镜头：固定焦距镜头可以提供更好的图像质量，而鱼眼镜头则可以捕捉更广阔的视野。 - 快门线或遥控器：用于远程触发相机快门，避免在拍摄时产生晃动。拍摄准备在开始全景拍摄之前，我们需要进行以下准备工作： 1. 选择合适的拍摄地点：选择一个景色优美、视野开阔的地点进行拍摄。避免有太多移动物体或复杂背景的场景，以免在后期拼接时产生困难。 2. 确定拍摄模式：根据拍摄场景和需要，选择是水平拍摄还是垂直拍摄。水平拍摄适用于广阔的风景，而垂直拍摄适用于高楼、大厅等室内场景。 3. 设置相机参数：将相机设置为手动模式，以确保在全景拍摄过程中曝光、对焦和白平衡保持一致。使用较小的光圈以获得更大的景深，确保整个全景图像都保持清晰。

4. 设置相机位置和角度：将相机放置在平台上，在拍摄前确保相机水平放置。如果需要，使用平台上的水平仪进行校准。 5. 选择合适的焦距：根据拍摄场景的大小和复杂程度，选择合适的镜头焦距。广角镜头适用于较小的场景，而鱼眼镜头适用于更大的场景。拍摄步骤在进行全景拍摄时，我们需要按照以下步骤进行操作： 1. 对景深进行测试：在进行正式拍摄之前，可以对景深进行测试。选择相机的中心点，并在不同距离上设置对焦点，拍摄一系列照片。在后期拼接时，通过调整焦点位置和景深，可以获得更好的拼接效果。 2. 拍摄首张照片：将相机对准需要拍摄的起点，按下快门按钮进行拍摄。确保在拍摄过程中相机的水平和角度保持不变。 3. 拍摄连续照片：将相机从起点开始旋转，并以同样的角度拍摄连续照片。每张照片的重叠区域应该大约为30%，以便在后期拼接时更好地对齐。 4. 拍摄结束照片：当达到拍摄全景图像所需的范围时，停止拍摄并拍摄一张结束照片。这张照片应与起点照片保持一致，以便在拼接时结束图像更平滑。 5. 检查拍摄结果：在拍摄结束后，可以检查照片是否清晰、对焦准确，并确保没有遗漏的部分。在需要的情况下，可以重新拍摄那些有问题的照片。图片后期处理在拍摄完成后，我们需要对照片进行后期处理以创建最终的全景图像。以下是一些常见的后期处理步骤： 1. 将照片导入计算机：使用相机的数据线或读卡器将照片导入计算机中的图像处理软件。 2. 调整白平衡和曝光：对所有照片进行统一调整，以确保整个全景图像的色温和曝光一致。 3. 图像对齐和融合：使用图像处理软件对照片进行对齐和融合，以创建一个无缝的全景图像。根据拍摄时的重叠区域，软件可以自动对齐和融合照片，也可以手动调整。

opencv的相机标定方法

（原创实用版4篇）编制人员:_______________ 审核人员:_______________ 审批人员:_______________ 编制单位:_______________ 编制时间:____年___月___日序言下面是本店铺为大家精心编写的4篇《opencv的相机标定方法》，供大家借鉴与参考。下载后，可根据实际需要进行调整和使用，希望能够帮助到大家，谢射!

（4篇）《opencv的相机标定方法》篇1 相机标定是计算机视觉中一个重要的问题，它的目的是确定相机的内部参数和外部参数。在 OpenCV 中，可以使用 cv::calibrateCamera() 函数进行相机标定。该函数需要输入标定板的角点坐标和相机拍摄到的图像，然后可以计算出相机的内部参数（如焦距、主点坐标等）和外部参数（如相机的旋转和平移矩阵）。具体地，相机标定的过程可以分为以下几个步骤： 1. 准备标定板：标定板应该是一个平面板，上面有一些精确的几何形状（如圆形或棋盘格），以便于在图像中进行角点检测。 2. 拍摄标定板：使用相机拍摄标定板，并获取相机的内部参数和外部参数。 3. 角点检测：在获取到的图像中，使用角点检测算法（如 Harris 角点检测）检测出标定板上的角点。 4. 计算变换矩阵：根据标定板上的角点坐标和相机拍摄到的图像，可以计算出相机的旋转和平移矩阵。 5. 相机标定：使用 cv::calibrateCamera() 函数，将计算出的变换矩阵输入到函数中，即可计算出相机的内部参数和外部参数。需要注意的是，相机标定的结果可能会受到多种因素的影响，如标定板的形状、大小、标定时的光照条件等。《opencv的相机标定方法》篇2 相机标定是计算机视觉中一个重要的问题，它的目的是确定相机内部参数和外部参数，以便于后续图像处理和计算机视觉任务。在 OpenCV 中，相机标定可以采用多种方法，其中比较常见的包括： 1. 张正友标定法（Zhang Z. et al. A flexible camera calibration method for non-coplanar cameras. ICCV 99）：该方法适用于非平面相机标定，需要标

鱼眼全景拼接系统研究与实现

鱼眼全景拼接系统研究与实现作者：刘金亮卜凡亮来源：《软件导刊》2019年第01期

摘要：视觉领域中全景图像受到广泛关注。鱼眼图像全景拼接步骤繁多，工作量大且耗时较长，影响实时性。针对该问题设计了一种MFC+OpenCV相结合的鱼眼全景拼接系统。该系统用C++语言编译，在VS2012的操作平台上搭建MFC框架并安装配置OpenCV开源视觉

处理库，进行输入输出、图像显示和图像拼接处理等操作。鱼眼全景拼接系统界面整洁，操作便捷，对全景视频监控开发具有重要现实意义。关键词：鱼眼图像;全景拼接;MFC;OpenCV DOI：10.11907/rjdk.182466 中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2019）001-0112-04 Abstract：In the field of vision， panoramic images have received widespread attention and recognition. The fisheye image panorama stitching has many steps， it is of heavy workload and time-consuming， which affects the real-time performance. A fisheye panoramic stitching system based on MFC+OpenCV is designed. The fisheye panoramic splicing system is compiled in C++ language. On the VS2012 operating platform， the MFC framework is built and the OpenCV open source visual processing library is installed and configured. The fisheye image and the fisheye camera are used for input and output， image display and image splicing processing.; The fisheye panoramic splicing system has a neat interface， convenient operation and simple start-up， which has very important practical significance for the development of panoramic video surveillance. 0 引言計算机视觉作为一个重要研究领域引起许多学者关注[1]。图像拼接作为该领域的一个分支，其应用也越来越广泛[2]。图像拼接是指将两幅相邻的图像数据集合起来拼接成一幅尺度更大、视角更广的图像或全景图。全景图像获取方式主要有两种：①使用普通相机[3-4]，通过拍摄多张具有重叠区域的小视角图像，经过拼接处理组合成一幅大视角图像，通常情况下形成全景图像的照片数量不低于8张;②直接使用广角镜头拍摄图像[5-6]。广角镜头是一种焦距短于标准镜头、视角大于标准镜头的摄影镜头，在较短的拍摄距离范围内能拍摄较大面积的景物，而鱼眼镜头是一种特殊的广角镜头[7]，其水平和垂直视角都能达到180°。理论上两张鱼眼图片就能形成一幅360°×360°的全景图。但由于周边画面畸变严重，通常情况下采用3-4张鱼眼图片即可拼接成全景图像[8]。沈柯[9]设计的全景视图图像拼接系统，只需将三脚架固定好，用普通相机从多角度拍摄多张图片系统就可输出全景拼接结果。但大量相同图片数据多次利用造成冗余计算，计算量巨大，耗时较长。宋宝森[10]设计的全景图像拼接系统，需要提前输入相机镜头多个参数，手动计算图像匹配的变换矩阵值并进行全局调整，随后输出全景图。虽然最终输出的全景图效果较好，但在系统操作过程中需要涉及相关参数设置，且步骤繁多，应用场景有限。廖训佚[11]在鱼眼全景拼接系统中，首先将各个模块进行明确的功能划分，然后在系统中将各模块耦合起来，操作步骤简单易学，但功能单一且拼接过程较慢，不适合实时拼接。

利用Ladybug3全景系统相机测量物方空间点的三维坐标

利用Ladybug3全景系统相机测量物方空间点的三维坐标【摘要】论文从Ladybug3结构出发，研究全景相机的检校方法和物方点三维坐标的测量。Ladybug3全景视觉系统是全景技术应用的一个实例。由于它由六个鱼眼镜头组成，分别分布在侧面和顶部，能够用最少的相机得到更大的视场，可覆盖到整个全景360球面图像的75%以上。鱼眼镜头相机属于非量测相机，视场角较大（能够达到180度以上），每张照片包含的信息量大，且厂商一般不提供内方位元素和镜头畸变系数。鱼眼镜头的投影模型不是人们习惯的透视投影，而是球面投影。对于透视投影模型及此类相机的标定，国内外已经进行了大量的研究。但对鱼眼镜头标定的研究相对较少，因此找出一种高精度标定鱼眼镜头的方法是十分必要的。正确标定Ladybug3全景视觉系统后，利用全景三维控制场，可以获取每个相机的外方位元素，探讨了仅有少量控制点情况下的全景物方点坐标解算方法。【关键词】：相机标定；全景视觉系统；鱼眼镜头；坐标 Abstract:This paper based Ladybug3 structure, the study of the panoramic camera calibration method and content party point 3 d coordinate measurement. Ladybug3 panoramic vision system is panoramic technology application a example. Because it by six fisheye lens composition, distributed in side and on the top, can with the least amount of camera get more view, can cover the entire sphere panorama 360 more than 75% of the image. Fisheye lens camera belongs to the measurement camera, the view Angle is bigger (can reach 180 degrees above), each picture contains large amount of information, and generally do not provide manufacturers the inside azimuth element and lens distortion coefficient. Fisheye lens of projection model is not the people used to perspective projection, but spherical projection. For perspective projection model and such camera calibration, domestic and foreign has done a great deal of research. But for fisheye lens calibration research opposite less, so find a high precision calibration fisheye lens method is very necessary. Right Ladybug3 panoramic vision calibration system, with its panoramic 3 d control field, can obtain each camera a foreign element, discusses the control points under the circumstance of only a whole scenery party point coordinates the solution method. Key words:The camera calibration; Panoramic vision system; Fisheye lens; coordinates 一、引言