实心圆点标定板/棋盘格标定板/圆形靶标按图定制源头厂家

实心圆点标定板/棋盘格标定板/圆形靶标按图定制源头厂家介绍

标定板的作用：

在图像测量、摄影测量、三维重建等应用中，校准板的主要功能是校正镜头畸变，确定物理尺寸和像素之间的转换关系，确定图像中对应点的三维几何位置，建立相机成像的几何模型。

相机的几何模型可以通过用固定间距图案阵列平板拍摄，并通过校准算法计算得到，从而得到高精度的测量和重建结果。带有固定间距图案阵列的平板电脑是校准板。

在机器视觉应用中，相机校准技术需要准确的相机内外参数作为重构算法的输入和先决条件。目前流行的相机校准算法是Tsai在1987年提出的[Tsai1987]，Tsai该方法使用带有非共面**标记的三维标记来提供图像点和相应的三维空间点，并计算标记参数。

相机的投影矩阵可以通过校准算法计算，并提供场景的三维测量信息。在不给定真实场景的**平移、旋转和放缩参数的情况下，可以实现类似变换级别的测量重构。

平面标定板具有以下优点：

1. 易于操作；

2. 尺寸可以制作得非常准确；

3. 在背光照明应用中使用非常方便，只需使用透明材料制作放置标志点的底盘即可。

使用MATLAB编程制作棋盘标定板，打印图片并固定在平板上。程序如下：

J = (checkerboard(300,3,4)>0.5); %生成黑白棋盘图像 figure, imshow(J) 显示黑白棋盘图像 imwrite(J,'plate.jpg)；%保存黑白棋盘图像

效果如图所示:(感觉有点冷，但不重要，没有条件自己创造)

六．Camera Calibrator应用程序

camera calibrator操作界面如下：

对于校准图像的数量，位置越多，校准结果就越准确，建议在10到20件之间。根据上图中的1、2、3进行相机校准操作。我们可以选择径向畸变系数，是否计算切向畸变和倾斜，并设置内部参数矩阵和径向畸变参数的输出形式。

1.添加校准图像后，显示界面如下图所示：

2.相机校准后，显示界面将显示相机与校准板之间的位置关系。

3.相机参数输出camera calibrator相机标定参数输出如图所示：

高亮：MATLAB相机校准结果中内参矩阵的默认格式为

，其中，

、

有效焦距分别为u轴和v轴； 一般来说，u轴和v轴的不垂直因子是s=0;(u0，v0)是光学中心。注意事项:

1. 制作棋盘格标定板时，黑色方格与白色方格尺寸相同，所有方格尺寸相同；

2. 采集标定板图像时，应采集多个不同位置的标定板图像，采集图像数量不宜过少，建议10~20幅为宜；

3. 采集图像时，不能调整相机的焦距，否则会改变相机的内部参数，导致校准失败；

4. MATLAB重投影误差可自动计算，重投影误差越小，相机标定精度越高。

在相机校准过程中，如果校准板放置不当，相机参数中的某个参数或某些参数将无法获得一值。为了获得高精度的相机参数，必须避免这种情况。除此之外，影响相机参数精度的主要因素是用于校准相机的图像数量。以下是用于校准相机的图像数量对参数的影响。

从图中可以看出，随着图像数量的增加，相机参数的准确性显著增加。为什么使用相当多的校准图像可以提高相机校准精度？这主要是因为相机参数之间存在不可忽视的相关性，只能通过多次无关测量来解决。为了获得准确的相机参数，我们需要这样做：

1. 较好在图像中覆盖整个视野(覆盖图像的每个角落都能使径向畸变系数准确)；

2. 标定板覆盖较大的深度范围(将标定板绕其x轴和y轴旋转或放置在不同距离)。