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2024年1月7日发(作者：)

机器视觉9点标定原理

机器视觉9点标定

在机器视觉领域，9点标定是一种常用的方法，用于校准相机的内部和外部参数。通过标定，我们可以获取相机的畸变和投影参数，从而提高图像处理和三维重建的精度。下面将从浅入深地介绍机器视觉9点标定的相关原理。

1. 前言

相机的内部参数涉及到焦距、主点位置以及像素宽高比等信息，而外部参数包括相机的位置和朝向。这些参数通常由厂商提供的标定工具进行标定，但是这样的标定结果通常不够精确，因此我们需要进行自己的标定。

2. 标定板

9点标定使用特殊设计的标定板，通常是一个黑白方格图案，每个方格内有一个黑色圆点。这样的设计可以辅助相机对图像进行校准。在标定过程中，需要通过多个视角下的图像来计算出相机的内部和外部参数。

3. 内部参数标定

内部参数标定主要包括焦距和主点的标定。具体步骤如下：

• 摆放标定板：将标定板放置在平面上，确保它不会移动。

• 视角变换：在不同的视角下，拍摄包含标定板的多张图片。

• 检测圆点：使用图像处理算法，对每一张图片进行处理，检测出黑色圆点的像素坐标。

• 求解内部参数：根据标定板的物理尺寸和图像中点的坐标，使用几何知识求解相机的内部参数。

4. 外部参数标定

外部参数标定主要是计算相机的姿态信息，即相机在世界坐标系中的位置和朝向。具体步骤如下：

• 相机位置标定：在不同的位置下，拍摄包含标定板的多张图片。

• 检测圆点：同样使用图像处理算法，检测出黑色圆点的像素坐标。

• 求解外部参数：通过圆点的像素坐标和标定板的物理坐标，使用几何知识求解相机的外部参数。

5. 畸变校正

由于相机镜头等因素，图像中的图形可能会发生畸变，包括径向畸变和切向畸变。通过相机的内部和外部参数，可以对图像进行畸变校正，提高图像处理的准确性和精度。

6. 总结

机器视觉9点标定是一种常用的方法，用于校准相机的内部和外部参数。通过自己进行标定，我们可以获得更精确的参数信息，从而提高图像处理和三维重建的精度。在标定过程中，合理摆放标定板、

准确检测圆点和求解参数是关键的步骤。标定完成后，我们还可以进行畸变校正，进一步提高图像处理的效果。

以上就是关于机器视觉9点标定的相关原理和步骤的介绍，希望能对读者有所帮助。感谢阅读！

本文标签： 标定参数畸变图像处理进行

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