计算机视觉相机模型与标定：如何让计算机“看懂”三维世界？
计算机视觉相机模型与标定：如何让计算机“看懂”三维世界？
- 一、前言
- 二、相机模型基础
- 2.1 针孔相机模型
- 2.1.1 模型原理
- 2.1.2 代码示例
- 2.2 透视变换与相机内参
- 2.2.1 透视变换矩阵
- 2.2.2 内参矩阵的作用
- 2.3 相机外参
- 2.3.1 世界坐标系与相机坐标系的转换
- 2.3.2 外参的确定
- 三、相机畸变模型
- 3.1 径向畸变
- 3.1.1 畸变原理
- 3.1.2 代码示例
- 3.2 切向畸变
- 3.2.1 畸变原理
- 3.2.2 综合畸变模型
- 四、相机标定方法
- 4.1 传统标定方法 - 张正友标定法
- 4.1.1 标定原理
- 4.1.2 代码示例
- 4.2 自标定方法
- 4.2.1 自标定原理
- 4.2.2 自标定的优势与挑战
- 4.3 基于深度学习的标定方法
- 4.3.1 深度学习在标定中的应用
- 五、前沿研究与发展趋势
- 5.1 多模态数据融合的深度学习标定
- 5.2 基于生成对抗网络（GAN）的标定数据增强
- 5.3 在线自适应相机标定
- 六、总结与展望
- 致读者一封信
计算机视觉相机模型与标定：如何让计算机“看懂”三维世界？，计算机视觉、机器视觉、人工智能、AI在计算机视觉领域，让计算机 “看懂” 三维世界是一个核心目标。相机作为获取图像数据的关键设备，其模型与标定对于准确理解和解释现实世界中的场景至关重要。通过构建合适的相机模型以及精确的标定过程，我们能够将二维图像中的信息与三维世界中的真实物体建立联系，为后续的目标检测、识别、三维重建等任务奠定坚实基础。
一、前言
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量