奥比中光双目深度摄像头标定
时间: 2025-04-19 07:53:36 浏览: 45
### 奥比中光双目深度摄像头标定方法
对于奥比中光生产的双目深度摄像头,如Gemini型号,在实际应用前通常需要进行精确的标定以确保其测量精度。此过程涉及内参和外参的计算。
#### 内参数矩阵估计
内参数指的是摄像机内部属性,比如焦距、光学中心位置以及可能存在的镜头畸变系数等。为了获得这些信息,可以采用张正友棋盘格法来进行标定。具体来说就是拍摄一系列不同角度放置的标准图案图像,通过算法自动识别角点并求解出上述提到的各项参数[^1]。
#### 外参数相对位姿确定
当涉及到两个或多个传感器组成的系统时,则还需要知道它们之间的空间关系——即所谓的“外参”。这可以通过同步采集两路视频流,并利用特征匹配找到共同视域内的对应点来实现。之后借助于诸如SVD分解之类的数学工具即可得到旋转和平移向量描述这对立体相机间的转换关系[^2]。
#### 实际操作指南
- 准备好校准板(通常是黑白相间排列成矩形阵列的小方块),保证有足够的尺寸覆盖整个视野范围;
- 将设备固定在一个稳定的位置上,避免移动影响结果准确性;
- 使用官方提供的SDK或者第三方库OpenCV编写程序控制硬件完成多视角图片抓拍工作;
- 调用相应函数处理所获资料进而得出最终所需的各项数值;
```python
import cv2 as cv
from pathlib import Path
# 设置模式与终止条件
criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)*24 # 棋盘格每格大小为24mm
axis = np.float32([[3,0,0], [0,3,0], [0,0,-3]]).reshape(-1,3)
for path in Path('images').glob('*.jpg'):
img = cv.imread(str(path))
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret,corners=cv.findChessboardCorners(gray,(7,6),None)
if ret==True:
objpoints.append(objp) # 存储世界坐标系中的三维点
corners2=cv.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
imgpoints.append(corners2) # 存储像素坐标系中的二维点
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
```
阅读全文
相关推荐

















