文件名称：基于控制点进行像机标定-docker+jenkins+harbor+gitlab
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更新时间：2024-06-28 09:24:36
摄像 测量学
自标定与三维结构重建联系紧密，我们将在第七章结合从序列图像重建目标三维结构介 绍自标定的基本原理。 基于主动视觉的标定方法需要控制像机做某些可控的运动，如绕光心旋转或纯平移 等，利用这种运动的特殊性可以计算出像机参数 [19~21] 。在机器人手眼定标、头眼定标中， 像机运动可以控制，因而较多地用到基于主动视觉的标定方法 [2,21] 。 3.2 基于控制点进行像机标定 基于空间坐标精确已知的控制点标定像机的方法和算法是经典的、常用的像机标定 方法。这类标定方法需要构造若干控制点，然后用待标定像机采集这些控制点的图像并 提取各控制点的像点，再根据控制点的空间坐标和对应像点的图像坐标计算像机的参数 [1,2,22] 。 在广泛应用的基于控制点“两步法”标定中，一般先标定像机线性参数，再标定像 差系数，这两步之间进行多次迭代。本书作者提出了先修正非线性畸变，再分别标定线 性参数和像差系数的“三步法”，基本不需要迭代，提高了标定计算效率。下面分别进行 介绍。