❶ 评估参数是如何影响精度评价结果的
相机标定的目的就是要求出相机的内、外参数。径向、切向畸变参数有时候一般也算相机内参数，因此你标定的结果是相机的内参数。即：FocalLength（焦距）,PrincipalPoint（主点）,Skew（扭曲因子）,Distrotion（畸变）.这些参数是Heikkil在1997发表的论文中所求的全部内参数。论文题目：”AFour-“如果你用相机做视觉测量，标定出相机内参数就算标定好了。fc=[]？[]里面的内容表示的标定出的焦距和误差（不确定度）。比如:fc=[657.30254;657.74391]和fc_error=[0.28487;0.28937]你的结果中，其他参数cc,alpha_c,kc表示的也是这样的意思。问号前[]中内容表示参数，问号后[]中内容表示误差。多数情况，进行相机标定我们不关心它的外参数。但是，为了对参数进行优化，则需利用了最小化重投影误差进行非线性优化。这时就得求解相机的外参数了。外参数包括平移矢量和旋转矩阵。而你给的结果中：PixelError（像素误差）指的是(inPixel)（在x和y方向上以像素为单位的重投影误差的标准差）.根据优化的准则我们知道，重投影误差越小，就说相机标定的精度越高。
❷ matlab标定工具箱 参数什么含义
1,是误差。你这个数字太大了，说明数据不好或者你步骤有问题
2,我记得得到结果时下面提示你说内这个误差大概是三倍容的标准差吧，你可以进入代码里看它的过程验证。
3,可以反映。不过因为模型可能不同，这个结果可能需要调整才能配合你的3D代码。
具体细节你可以再caltech它的那个官方网站上查看parameters的介绍。
❸ 你好，我看到你的回答关于圆形标定板的相机标定，但是那个工具箱实在参数太过复杂
建议你看一下，那来个标定工具箱的自源代码。
将里面的角点坐标，替换为圆心坐标即可。
实际上，这个标定工具箱的参数不多。
不多的意思，就是没有什么参数是多余的。
只要你想精确标定相机，基本上该工具箱里所需设置的参数都是必需的。
所谓的参数太多，是你对相机标定的方法还不够了解。
按所需的标定物来分，相机标定目前为止所需要的标定物：有三维、二维、一维和零维，这样四种。
只要这个二维标定物得到的结果即准确可靠，标定起来又简单方便。
如果你嫌麻烦，完全可以使用零维标定物，那就是不使用任何物体来标定。
只是将角点换成圆心，怎么可能简单？
实际上反而是麻烦。
❹ 影响摄像机标定的因素有哪些
摄像机标定是指确定摄像机的几何和光学参数，以及摄像机相对于世界坐标系的方位。摄像机标定精度是用重投影误差来表示，即根据标定结果计算世界坐标点的成像点坐标与真实的图像点坐标的差值，而摄像机的标定精度的大小，直接影响着机器视觉系统的精度。
美国TEO从多年从事摄像机的生产与研发着手，为热爱摄像机的朋友们总结了影响摄像机标定精度的主要因素，有以下几个方面：
1、图像处理算法：当选择的成像数学模型一定时，图像坐标和世界坐标的精度是直接影响摄像机标定精度的因素。
2、标靶精度：图像坐标：标靶特征点的图像处理检测精度，目前系统采用子像素检测技术，达到误差小于0.02个像素的精度。
标靶：特征点加工精度，系统标靶加工精度误差小于0.1mm。并进行二次测量获取更高精度的特征点坐标值。
3、相机镜头标靶硬件搭配：
①同样视场范围内相机的分辨率越大，标定精度越高；
②镜头决定视场范围，标靶大小小于视场的1/5时会减小摄像机的标定精度。
4、操作技巧：
①将标靶放在测量区域内，调节好镜头焦距和光圈，使标靶能够清晰成像；
②标定是将标靶放在测量区域内进行标定，在哪儿测量在那儿标定；
③标定时标靶处于静止状态或小幅度的晃动，减少由于相机的曝光时间引起的运动模糊造成的误差；
④使标靶尽可能多的放置在系统测量范围内不同位置进行标定；
⑤在测量范围的深度方向上（Z方向）有一定的平移，或绕X轴和Y轴有一定的旋转；
5、外界环境干扰：
①光线过亮或过暗，标靶特征圆与背景对比度低，会引起检测不到标靶，或检测精度低；
②光照不均匀，使得标靶部分过亮或过暗会也引起检测不到标靶，或检测精度低；
摄像机标定可以分为传统的摄像机标定方法和摄像机自标定方法两大类。传统的摄像机标定需要标定参照物，基本方法是在一定的摄像机模型下，通过对特定标定参照物进行图像处理，为了提高计算精度，还需确定非线性畸变校正参数，并利用一系列数学变换公式计算及优化，来求取摄像机模型内部参数和外部参数。而自标定法利用摄像机本身参数之间的约束关系来标定，相对于传统方法有更好的灵活性和实用性。
❺ opencv2标定结果怎么验证
定性的验证结果就是原来场景中的直线，在标定之后是否还是直线。
但是定性验证的方法常常不可靠。就说原来你看起来场景中该是直线的是直线，可实际上再对相机标定之后得到的畸变系数仍然很大。
定量的验证就是看重投影误差的大小。重投影误差越小标定结果越精确。
当然，还可以通过模拟实验来准确的验证。
就是说把自己设计的算法在模拟标定点与模拟相机位置上加点噪声
然后根据模拟的含有噪声的的实验，得到近似真实的实验结果。
最后跟模拟实验中设定的真实值相比较，从而来用模拟实验评价标定的结果。
❻ 相机标定重投影误差多少合理
拍摄多张具有生物体面部的图像，按生物体门类制作数据
_昵┙钔房蚱鹄矗糜谘盗_olov3深度学习模型；训练好的模型可识别被测体的类别，用于将额头从面部图像中框出；摄像机标定：用双目摄像机拍摄多组标定板图像，采用张正友标定法进行标定，得到双目摄像机的内外参数矩阵、双目校正映射表、重投影矩阵。
❼ 摄像机标定：怎么才算标定好了怎么看标定的精度
相机标定的目的就是要求出相机的内、外参数。
径向、切向畸变参数有时候一般也算相机内参数，
因此你标定的结果是相机的内参数。即：
Focal Length（焦距）, Principal Point（主点）, Skew（扭曲因子）, Distrotion（畸变）.
这些参数是Heikkil在1997发表的论文中所求的全部内参数。
论文题目： ”A Four-step Camera Calibration Procere with Implicit Image Correction“
如果你用相机做视觉测量，标定出相机内参数就算标定好了。
fc=[ ]？[ ]里面的内容表示的标定出的焦距和误差（不确定度）。
比如: fc = [657.30254 ; 657.74391] 和fc_error = [0.28487 ; 0.28937]
你的结果中，其他参数cc,alpha_c,kc表示的也是这样的意思。
问号前[ ]中内容表示参数，问号后[ ]中内容表示误差。
多数情况，进行相机标定我们不关心它的外参数。
但是，为了对参数进行优化，则需利用了最小化重投影误差进行非线性优化。这时就得求解相机的外参数了。
外参数包括平移矢量和旋转矩阵。
而你给的结果中：
Pixel Error（像素误差）指的是the standard deviation of the reprojection error (in Pixel) in both x and y directions respectivly（在x和y方向上以像素为单位的重投影误差的标准差）.
根据优化的准则我们知道，重投影误差越小，就说相机标定的精度越高。
❽ 相机标定中 角点重投 什么意思
角点重投影是为了显示一下用计算出来的相机矩阵对角点进行重投影得到的理论位置。
也是为了显示，理论得到的角点与实际角点之间的差别。
重投影误差最小化通常作为相机标定中的一个目标函数来用的。
❾ 相机标定误差怎么计算
1.
图片数量对标定精度的影响。 实验以特征点的重投影误差为主要的衡量标准。假设模拟相机的内外部参数为(像素):、。畸变系数,k1=-0.043275,k2=0.031404, 。实验中通过设置相同的相机内部参数和...
2.
标定板世界坐标精度的影响。 制作标定板时,往往都假设打印的黑白棋盘格是等边长的[7]。但是由于普通打印机不够精确,造成了测量标定板的误差。因此有必要研究世界坐标的测量精确程度对标定造成的影响。
❿ 三维建模重投影误差多少合适
控制在最小。
使用重投影误差来构造代价函数，然后最小化这个代价函数，以优化单应矩阵或者投影矩阵。之所以使用重投影误差，是因为它不光考虑了单应矩阵的计算误差，也考虑了图像点的测量误差，所以其精度比单边或者对称变换误差高。