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毕业论文 计算机视觉检测中摄像机标定技术研究

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毕业论文-计算机视觉检测摄像机标定技术研究,共75页,22785字,包括部份程序源代码、外文翻译
摄像机标定技术是计算机视觉研究中最为关键的技术之一。本文综述了摄像机标定技术的研究现状、分析了各标定方法的优缺点;着重对张正友标定法的原理进行了分析,并针对标定靶与控制点的选择,图像处理与分析过程的建立,角点检测方法的选择等摄像机标定基础技术开展研究;同时给出了基于OpenCV的摄像机标定方法的程序实现。该程序充分利用了OpenCV的函数库功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足增强现实和其它计算机视觉系统的需要。
关键词:计算机视觉 摄像机标定 Harris 张正友标定法 OpenCV
Abstract
Subject: Research on Camera Calibration Technology of Computer Vision Detection
Author: Zeng Guoshan Specialty: Oil Storage and
transportation Engineering
Degree: Bachelor No. : 20041183001
Tutor : Gao Litao Headship: Graduate
Tu Yaqing Professor
Camera calibration is one of the most crucial technology in the research of computer vision. This paper introduces the classification of the camera calibration methods、the advantages and disadvantages of every calibration; focuses on the principles of Zhang’s calibration method,and researches on the Basic technology such as the choose of target and control points,the process of image processing and analysis,the choose of corner detecting method etc; Presents the program of the calibration method based on Open Source Computer Vision library in detail. This program makes use of the functions of the library effectively, improves precision an deficiency of computation, and has a good property for the application to multi-platform. It can meet the needs of august reality and other computer vision systems.
Key words: Computer vision Camera calibration Harris
Zhang zhengyou calibration OpenCV
目 录
1.研究的背景和意义 1
2.摄像机标定技术的研究现状 3
2.1 传统的摄像机标定方法 3
2.1.1 利用最优化算法的标定方法 3
2.1.2 利用透视变换矩阵的摄像机标定方法 4
2.1.3 两步法 4
2.1.4 双平面标定法 5
2.1.5 张正友标定法 5
2.2 摄像机自标定法 6
2.2.1 基于Kruppa方程的自标定方法 6
2.2.2 分层逐步标定法 7
2.2.3 基于二次曲面的自标定法 7
2.2.4 基于主动视觉的自标定法 7
2.2.5 等边三角形的摄像机自标定方法 8
3.摄像机标定基础技术研究 8
3.1 摄像机标定方法的选择 8
3.1.1 张正友标定法的数学模型 9
3.1.2 摄像机标定的求解 11
3.2 标定靶与控制点的选择 14
3.3图象处理与分析过程的建立 15
3.3.1图象处理过程的建立 15
3.3.2图象分析过程的建立 15
3.4 角点检测方法的选择 16
4.基于OpenCV的摄像机标定程序的实现 18
4.1 OpenCV简介 18
4.1.1 OpenCV含义 18
4.1.2 OpenCV的优点 18
4.2 程序编写 19
4.2.1 软件流程设计 19
4.2.3 实验结果 26
结束语 30
致 谢 31
参考文献 32
附 录 35


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论文专业:计算机视觉检测
论文编号:198974
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