❶ 評估參數是如何影響精度評價結果的
相機標定的目的就是要求出相機的內、外參數。徑向、切向畸變參數有時候一般也算相機內參數，因此你標定的結果是相機的內參數。即：FocalLength（焦距）,PrincipalPoint（主點）,Skew（扭曲因子）,Distrotion（畸變）.這些參數是Heikkil在1997發表的論文中所求的全部內參數。論文題目：」AFour-「如果你用相機做視覺測量，標定出相機內參數就算標定好了。fc=[]？[]裡面的內容表示的標定出的焦距和誤差（不確定度）。比如:fc=[657.30254;657.74391]和fc_error=[0.28487;0.28937]你的結果中，其他參數cc,alpha_c,kc表示的也是這樣的意思。問號前[]中內容表示參數，問號後[]中內容表示誤差。多數情況，進行相機標定我們不關心它的外參數。但是，為了對參數進行優化，則需利用了最小化重投影誤差進行非線性優化。這時就得求解相機的外參數了。外參數包括平移矢量和旋轉矩陣。而你給的結果中：PixelError（像素誤差）指的是(inPixel)（在x和y方向上以像素為單位的重投影誤差的標准差）.根據優化的准則我們知道，重投影誤差越小，就說相機標定的精度越高。
❷ matlab標定工具箱 參數什麼含義
1,是誤差。你這個數字太大了，說明數據不好或者你步驟有問題
2,我記得得到結果時下面提示你說內這個誤差大概是三倍容的標准差吧，你可以進入代碼里看它的過程驗證。
3,可以反映。不過因為模型可能不同，這個結果可能需要調整才能配合你的3D代碼。
具體細節你可以再caltech它的那個官方網站上查看parameters的介紹。
❸ 你好，我看到你的回答關於圓形標定板的相機標定，但是那個工具箱實在參數太過復雜
建議你看一下，那來個標定工具箱的自源代碼。
將裡面的角點坐標，替換為圓心坐標即可。
實際上，這個標定工具箱的參數不多。
不多的意思，就是沒有什麼參數是多餘的。
只要你想精確標定相機，基本上該工具箱里所需設置的參數都是必需的。
所謂的參數太多，是你對相機標定的方法還不夠了解。
按所需的標定物來分，相機標定目前為止所需要的標定物：有三維、二維、一維和零維，這樣四種。
只要這個二維標定物得到的結果即准確可靠，標定起來又簡單方便。
如果你嫌麻煩，完全可以使用零維標定物，那就是不使用任何物體來標定。
只是將角點換成圓心，怎麼可能簡單？
實際上反而是麻煩。
❹ 影響攝像機標定的因素有哪些
攝像機標定是指確定攝像機的幾何和光學參數，以及攝像機相對於世界坐標系的方位。攝像機標定精度是用重投影誤差來表示，即根據標定結果計算世界坐標點的成像點坐標與真實的圖像點坐標的差值，而攝像機的標定精度的大小，直接影響著機器視覺系統的精度。
美國TEO從多年從事攝像機的生產與研發著手，為熱愛攝像機的朋友們總結了影響攝像機標定精度的主要因素，有以下幾個方面：
1、圖像處理演算法：當選擇的成像數學模型一定時，圖像坐標和世界坐標的精度是直接影響攝像機標定精度的因素。
2、標靶精度：圖像坐標：標靶特徵點的圖像處理檢測精度，目前系統採用子像素檢測技術，達到誤差小於0.02個像素的精度。
標靶：特徵點加工精度，系統標靶加工精度誤差小於0.1mm。並進行二次測量獲取更高精度的特徵點坐標值。
3、相機鏡頭標靶硬體搭配：
①同樣視場范圍內相機的解析度越大，標定精度越高；
②鏡頭決定視場范圍，標靶大小小於視場的1/5時會減小攝像機的標定精度。
4、操作技巧：
①將標靶放在測量區域內，調節好鏡頭焦距和光圈，使標靶能夠清晰成像；
②標定是將標靶放在測量區域內進行標定，在哪兒測量在那兒標定；
③標定時標靶處於靜止狀態或小幅度的晃動，減少由於相機的曝光時間引起的運動模糊造成的誤差；
④使標靶盡可能多的放置在系統測量范圍內不同位置進行標定；
⑤在測量范圍的深度方向上（Z方向）有一定的平移，或繞X軸和Y軸有一定的旋轉；
5、外界環境干擾：
①光線過亮或過暗，標靶特徵圓與背景對比度低，會引起檢測不到標靶，或檢測精度低；
②光照不均勻，使得標靶部分過亮或過暗會也引起檢測不到標靶，或檢測精度低；
攝像機標定可以分為傳統的攝像機標定方法和攝像機自標定方法兩大類。傳統的攝像機標定需要標定參照物，基本方法是在一定的攝像機模型下，通過對特定標定參照物進行圖像處理，為了提高計算精度，還需確定非線性畸變校正參數，並利用一系列數學變換公式計算及優化，來求取攝像機模型內部參數和外部參數。而自標定法利用攝像機本身參數之間的約束關系來標定，相對於傳統方法有更好的靈活性和實用性。
❺ opencv2標定結果怎麼驗證
定性的驗證結果就是原來場景中的直線，在標定之後是否還是直線。
但是定性驗證的方法常常不可靠。就說原來你看起來場景中該是直線的是直線，可實際上再對相機標定之後得到的畸變系數仍然很大。
定量的驗證就是看重投影誤差的大小。重投影誤差越小標定結果越精確。
當然，還可以通過模擬實驗來准確的驗證。
就是說把自己設計的演算法在模擬標定點與模擬相機位置上加點雜訊
然後根據模擬的含有雜訊的的實驗，得到近似真實的實驗結果。
最後跟模擬實驗中設定的真實值相比較，從而來用模擬實驗評價標定的結果。
❻ 相機標定重投影誤差多少合理
拍攝多張具有生物體面部的圖像，按生物體門類製作數據
_昵┙鍆房蚱鵠矗糜諮盜_olov3深度學習模型；訓練好的模型可識別被測體的類別，用於將額頭從面部圖像中框出；攝像機標定：用雙目攝像機拍攝多組標定板圖像，採用張正友標定法進行標定，得到雙目攝像機的內外參數矩陣、雙目校正映射表、重投影矩陣。
❼ 攝像機標定：怎麼才算標定好了怎麼看標定的精度
相機標定的目的就是要求出相機的內、外參數。
徑向、切向畸變參數有時候一般也算相機內參數，
因此你標定的結果是相機的內參數。即：
Focal Length（焦距）, Principal Point（主點）, Skew（扭曲因子）, Distrotion（畸變）.
這些參數是Heikkil在1997發表的論文中所求的全部內參數。
論文題目： 」A Four-step Camera Calibration Procere with Implicit Image Correction「
如果你用相機做視覺測量，標定出相機內參數就算標定好了。
fc=[ ]？[ ]裡面的內容表示的標定出的焦距和誤差（不確定度）。
比如: fc = [657.30254 ; 657.74391] 和fc_error = [0.28487 ; 0.28937]
你的結果中，其他參數cc,alpha_c,kc表示的也是這樣的意思。
問號前[ ]中內容表示參數，問號後[ ]中內容表示誤差。
多數情況，進行相機標定我們不關心它的外參數。
但是，為了對參數進行優化，則需利用了最小化重投影誤差進行非線性優化。這時就得求解相機的外參數了。
外參數包括平移矢量和旋轉矩陣。
而你給的結果中：
Pixel Error（像素誤差）指的是the standard deviation of the reprojection error (in Pixel) in both x and y directions respectivly（在x和y方向上以像素為單位的重投影誤差的標准差）.
根據優化的准則我們知道，重投影誤差越小，就說相機標定的精度越高。
❽ 相機標定中 角點重投 什麼意思
角點重投影是為了顯示一下用計算出來的相機矩陣對角點進行重投影得到的理論位置。
也是為了顯示，理論得到的角點與實際角點之間的差別。
重投影誤差最小化通常作為相機標定中的一個目標函數來用的。
❾ 相機標定誤差怎麼計算
1.
圖片數量對標定精度的影響。 實驗以特徵點的重投影誤差為主要的衡量標准。假設模擬相機的內外部參數為(像素):、。畸變系數,k1=-0.043275,k2=0.031404, 。實驗中通過設置相同的相機內部參數和...
2.
標定板世界坐標精度的影響。 製作標定板時,往往都假設列印的黑白棋盤格是等邊長的[7]。但是由於普通列印機不夠精確,造成了測量標定板的誤差。因此有必要研究世界坐標的測量精確程度對標定造成的影響。
❿ 三維建模重投影誤差多少合適
控制在最小。
使用重投影誤差來構造代價函數，然後最小化這個代價函數，以優化單應矩陣或者投影矩陣。之所以使用重投影誤差，是因為它不光考慮了單應矩陣的計算誤差，也考慮了圖像點的測量誤差，所以其精度比單邊或者對稱變換誤差高。