前言
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目标
- 理解针孔相机的模型、内参与径向畸变参数。
- 理解一个空间点是如何投影到相机成像平面的。
- 掌握OpenCV的图像存储与表达方式。
- 学会基本的摄像头标定方法。
一、相机模型
1.1 针孔相机模型
针孔相机模型如下图所示：
O'：主点
根据针孔相机模型和相似三角形原理，有：关系。为了消除负号，把像面翻转导共轭面位置即可获得：
，整理得
。
成像平面到像素坐标：，(cx,cy)主点坐标，(dx,dy)：像元尺寸。矩阵形式如下：
Z：深度，相机坐标系下三维空间点距离光心的距离。
K：内参矩阵。
世界坐标 --> 相机坐标 --> （投影成像） 归一化平面 --> 像素坐标系
T：变换矩阵
1.2 畸变模型
径向畸变：由透镜形状引起的畸变
- 桶形畸变
- 枕型畸变
切向畸变：组装时透镜和成像面不是严格平行引入的畸变。
畸变矫正模型：
畸变矫正的流程：
相机标定常用张正友标定法。
当使用Matlab或Opencv进行标定时，畸变系数的排列顺序：(k1，k2，p1，p2，k3)
单目相机成像过程总结：
1.3 双目相机模型
双目相机成像原理：
根据上图的几何关系，有以下关系：
整理后可得：
d：视差(disparity)，同一点在左右相机相面横坐标之差。
d最小为一个像素，所以双目相机模型的深度z具有最大值：fb
1.4 RGB-D相机模型
不需要计算深度，主动测量深度，按实现原理可分为两类：
- 结构光(Structured Light)
- 飞行时间法(Time-of-Flight, ToF)
二、图像
