【摘 要】
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计算机视觉作为一个热门技术在工业,农业,军事,交通等领域都有着广泛的应用。摄像机标定是计算机视觉的第一步,如果要利用摄取的二维图像进行精确的三维重建,就必须准确的标定摄像机。实现了利用两步法的摄像机标定算法,成功标定单目摄像机的内部参数和外部参数。首先基于摄像机的针孔模型,采用线性方法直接得到大部分外部参数和一些主要内部参数的初始逼近值;然后基于非线性畸变模型,在第一步的基础上利用非线性优化算法得
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计算机视觉作为一个热门技术在工业,农业,军事,交通等领域都有着广泛的应用。摄像机标定是计算机视觉的第一步,如果要利用摄取的二维图像进行精确的三维重建,就必须准确的标定摄像机。实现了利用两步法的摄像机标定算法,成功标定单目摄像机的内部参数和外部参数。首先基于摄像机的针孔模型,采用线性方法直接得到大部分外部参数和一些主要内部参数的初始逼近值;然后基于非线性畸变模型,在第一步的基础上利用非线性优化算法得到余下参数的优化解。实验结果表明两步法可以精确地标定出摄像机的参数。
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