双目相机标定结果内参及外参验证_如何标定两台相机,得到外参-程序员宅基地

技术标签: PyOpenGL  相机标定  双目视觉  OpenGL  Camera Calibration  

双目相机标定结果(内参,外参)验证–在OpenGL中重投影目标模型到图像平面,与左右视角图像中的模型同时重合

相机标定是计算机视觉任务中比较基础且重要的前提步骤。单目相机的标定可以直接用来对图像进行反扭曲处理。多目相机标定稍微复杂一些,笔者这里在做多目姿态估计的任务,因此接触到了多目相机标定。

我这里用到的方法也很简单,用的是比较经典的棋盘格标定法。两个相机设置一定的拍摄角度,同时拍摄若干组标定板的图片,保证相机至少有几张是同时看到标定板的(方便之后的标定验证)。标定工具用的是GML C++ Camera Calibration Toolbox,也可以用Camera Calibration Toolbox for Matlab。两个工具标定后都会给出一个反投影误差,用来评估标定的准确性。

如果标定结果足够精确,那么在一个视角下使目标模型与图片模型重合,其他视角下也会重合。基于这个前提,做下面的任务。项目地址
1 拍摄图片
2 单独标定左右相机图片
3 验证标定结果
1 拍摄图片 (图片中的手部模型为3D打印,OpenGL中会绘制相同的模型)

简易做了一个标定版,A4纸打印,8*5 size的pattern,格子边长为27.5mm。分别拍摄两个视角下的图片若干张。我这里保证left 和right 视角下各有两张是同时拍到标定板的。
在这里插入图片描述

2 单独标定左右相机图片

笔者用GML标定工具,并且分别导出了内参矩阵和外参矩阵。具体的标定结果可在这里下载。

3 验证标定结果

接下来才是这篇博客的重点。这里我贴出几个自己参考的blog。1:3D Projection 2:Augmented Reality on libQGLViewer and OpenCV-OpenGL tips [w/code] 3:Camera Models and Augmented Reality

关于标定的原理,大家可以查询相关知识,这里不再赘述。我们的主要目的就是验证内参和外参。如下公式所示。

OpenCV中相机坐标系为右手坐标系,转换到OpenGL相机坐标系要进行z轴的反转。
相机内参矩阵对应OpenGL的投影矩阵,外参矩阵对应OpenGL的ModelView矩阵。费话不多说,直接来看代码,读取GML标定结果,并且构造Projection 和 View 矩阵。

以下为初始化变量的声明,其中用到了自己写的简单的OpenGL库,可参考项目地址查看

from OpenGL.GL import *
from OpenGL.GLUT import *
import numpy as np
from GEngine.shader import ShaderProgram
from GEngine.model import Model, ModelFromExport, generate_grid_mesh
import glm
from GEngine.camera3D import Camera3D
from GEngine.input_process import InputProcess, keys
from GEngine.window import GWindow
import cv2

camera = Camera3D(glm.vec3(0.0, 5.0, 30.0))
window = GWindow(b"demo", SCR_WIDTH, SCR_HEIGHT, InputProcess(camera, SCR_WIDTH, SCR_HEIGHT), keep_mouse_stay=False)

image_size = (1920, 1080)
light_color = (1.0, 1.0, 1.0)
hand_color = (0.9, 0.9, 0.9)
light_position = (-1000, -700, 1000)

model_position = [
    glm.vec3(1.0, 1.0, 1.0),
    [[0, glm.vec3(1.0, 0.0, 0.0)], [0, glm.vec3(0.0, 1.0, 0.0)], [0, glm.vec3(0.0, 0.0, 1.0)]],
    glm.vec3(500, 500.0, 0.0)
]
image_path = "/media/shuai/SHUAI_AHUT/calibration_same_camera/"

left_camera_intrinsic = np.loadtxt(image_path + "left/Intrinsic.txt")
right_camera_intrinsic = np.loadtxt(image_path + "/right/Intrinsic.txt")

left_camera_extrinsic = np.loadtxt(image_path + "left/ExtrinsicCameraPars.txt")
right_camera_extrinsic = np.loadtxt(image_path + "right/ExtrinsicCameraPars.txt")
# 构造projection矩阵
def build_projection_matrix(camera_intrinsic_matrix, width, height):
    d_near = 0.1  # Near clipping distance
    d_far = 1000.0  # Far clipping distance

    # Camera parameters
    fx = camera_intrinsic_matrix[0, 0]  # Focal length in x axis
    fy = camera_intrinsic_matrix[1, 1]  # Focal length in y axis (usually the same?)
    cx = camera_intrinsic_matrix[0, 2]  # Camera primary point x
    cy = camera_intrinsic_matrix[1, 2]  # Camera primary point y

    projection_matrix = np.array([[fx / cx, 0.0, 0.0, 0.0],
                                  [0.0, fy / cy, 0.0, 0.0],
                                  [0, 0, -(d_far + d_near) / (d_far - d_near), -1.0],
                                  [0.0, 0.0, -2.0 * d_far * d_near / (d_far - d_near), 0.0]], dtype=np.float32)


    return projection_matrix

# 构造view矩阵
def build_model_view_matrix(camera_extrinsic_matrix):
    r, t = camera_extrinsic_matrix[3:], camera_extrinsic_matrix[:3]
    R = cv2.Rodrigues(r)[0]
	
    inverse = np.array([[1, 0, 0],
                        [0, -1, 0],
                        [0, 0, -1]])
	# 奇异值分解,消除标定误差导致的旋转矩阵不合格的情况。
    u, _, v = np.linalg.svd(R)
    R = u @ v
	
	# OpenGL相机坐标系下z轴负向为正方向
    rotation = inverse @ R
    translation = inverse @ t
    
    model_view_matrix = np.identity(4, dtype=np.float32)
    model_view_matrix[:3, :3] = rotation
    model_view_matrix[:3, 3] = translation
	
	# OpengGL中矩阵为列优先存储
    model_view_matrix = model_view_matrix.T
    return model_view_matrix

接下来是绘制背景图像,这个就很简单了。

def render_background_image(bg_model):
    glDisable(GL_DEPTH_TEST)
    bg_model.draw(bg_shader_program, draw_type=GL_TRIANGLES)
    glEnable(GL_DEPTH_TEST)

整个OpenGL视图分成两块,分别对应left和right。

def render():
    glClearColor(1.0, 1.0, 1.0, 0.0)
    glClearDepth(1.0)
    glPointSize(5)
    glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL_DEPTH_BUFFER_BIT)

    glViewport(0, 0, int(SCR_WIDTH / 2), SCR_HEIGHT)
    render_background_image(bg_model_left)
    render_side_view(left_camera_intrinsic, left_camera_extrinsic, SCR_WIDTH / 2, SCR_HEIGHT, stereo_left_index)

    glViewport(int(SCR_WIDTH / 2), 0, int(SCR_WIDTH / 2), SCR_HEIGHT)
    render_background_image(bg_model_right)
    render_side_view(right_camera_intrinsic, right_camera_extrinsic, SCR_WIDTH / 2, SCR_HEIGHT, stereo_right_index)

最后就是效果图(不小心上镜了???)
在这里插入图片描述

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/HelloWorld1108/article/details/95616998

智能推荐

攻防世界_难度8_happy_puzzle_攻防世界困难模式攻略图文-程序员宅基地

文章浏览阅读645次。这个肯定是末尾的IDAT了,因为IDAT必须要满了才会开始一下个IDAT,这个明显就是末尾的IDAT了。,对应下面的create_head()代码。,对应下面的create_tail()代码。不要考虑爆破,我已经试了一下,太多情况了。题目来源:UNCTF。_攻防世界困难模式攻略图文

达梦数据库的导出(备份)、导入_达梦数据库导入导出-程序员宅基地

文章浏览阅读2.9k次,点赞3次,收藏10次。偶尔会用到,记录、分享。1. 数据库导出1.1 切换到dmdba用户su - dmdba1.2 进入达梦数据库安装路径的bin目录,执行导库操作  导出语句:./dexp cwy_init/[email protected]:5236 file=cwy_init.dmp log=cwy_init_exp.log 注释:   cwy_init/init_123..._达梦数据库导入导出

js引入kindeditor富文本编辑器的使用_kindeditor.js-程序员宅基地

文章浏览阅读1.9k次。1. 在官网上下载KindEditor文件,可以删掉不需要要到的jsp,asp,asp.net和php文件夹。接着把文件夹放到项目文件目录下。2. 修改html文件,在页面引入js文件:<script type="text/javascript" src="./kindeditor/kindeditor-all.js"></script><script type="text/javascript" src="./kindeditor/lang/zh-CN.js"_kindeditor.js

STM32学习过程记录11——基于STM32G431CBU6硬件SPI+DMA的高效WS2812B控制方法-程序员宅基地

文章浏览阅读2.3k次,点赞6次,收藏14次。SPI的详情简介不必赘述。假设我们通过SPI发送0xAA,我们的数据线就会变为10101010,通过修改不同的内容,即可修改SPI中0和1的持续时间。比如0xF0即为前半周期为高电平,后半周期为低电平的状态。在SPI的通信模式中,CPHA配置会影响该实验,下图展示了不同采样位置的SPI时序图[1]。CPOL = 0,CPHA = 1:CLK空闲状态 = 低电平,数据在下降沿采样,并在上升沿移出CPOL = 0,CPHA = 0:CLK空闲状态 = 低电平,数据在上升沿采样,并在下降沿移出。_stm32g431cbu6

计算机网络-数据链路层_接收方收到链路层数据后,使用crc检验后,余数为0,说明链路层的传输时可靠传输-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次,点赞2次,收藏8次。数据链路层习题自测问题1.数据链路(即逻辑链路)与链路(即物理链路)有何区别?“电路接通了”与”数据链路接通了”的区别何在?2.数据链路层中的链路控制包括哪些功能?试讨论数据链路层做成可靠的链路层有哪些优点和缺点。3.网络适配器的作用是什么?网络适配器工作在哪一层?4.数据链路层的三个基本问题(帧定界、透明传输和差错检测)为什么都必须加以解决?5.如果在数据链路层不进行帧定界,会发生什么问题?6.PPP协议的主要特点是什么?为什么PPP不使用帧的编号?PPP适用于什么情况?为什么PPP协议不_接收方收到链路层数据后,使用crc检验后,余数为0,说明链路层的传输时可靠传输

软件测试工程师移民加拿大_无证移民,未受过软件工程师的教育(第1部分)-程序员宅基地

文章浏览阅读587次。软件测试工程师移民加拿大 无证移民,未受过软件工程师的教育(第1部分) (Undocumented Immigrant With No Education to Software Engineer(Part 1))Before I start, I want you to please bear with me on the way I write, I have very little gen...

随便推点

Thinkpad X250 secure boot failed 启动失败问题解决_安装完系统提示secureboot failure-程序员宅基地

文章浏览阅读304次。Thinkpad X250笔记本电脑,装的是FreeBSD,进入BIOS修改虚拟化配置(其后可能是误设置了安全开机),保存退出后系统无法启动,显示:secure boot failed ,把自己惊出一身冷汗,因为这台笔记本刚好还没开始做备份.....根据错误提示,到bios里面去找相关配置,在Security里面找到了Secure Boot选项,发现果然被设置为Enabled,将其修改为Disabled ,再开机,终于正常启动了。_安装完系统提示secureboot failure

C++如何做字符串分割(5种方法)_c++ 字符串分割-程序员宅基地

文章浏览阅读10w+次,点赞93次,收藏352次。1、用strtok函数进行字符串分割原型: char *strtok(char *str, const char *delim);功能:分解字符串为一组字符串。参数说明:str为要分解的字符串,delim为分隔符字符串。返回值:从str开头开始的一个个被分割的串。当没有被分割的串时则返回NULL。其它:strtok函数线程不安全,可以使用strtok_r替代。示例://借助strtok实现split#include <string.h>#include <stdio.h&_c++ 字符串分割

2013第四届蓝桥杯 C/C++本科A组 真题答案解析_2013年第四届c a组蓝桥杯省赛真题解答-程序员宅基地

文章浏览阅读2.3k次。1 .高斯日记 大数学家高斯有个好习惯:无论如何都要记日记。他的日记有个与众不同的地方,他从不注明年月日,而是用一个整数代替,比如:4210后来人们知道,那个整数就是日期,它表示那一天是高斯出生后的第几天。这或许也是个好习惯,它时时刻刻提醒着主人:日子又过去一天,还有多少时光可以用于浪费呢?高斯出生于:1777年4月30日。在高斯发现的一个重要定理的日记_2013年第四届c a组蓝桥杯省赛真题解答

基于供需算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法-程序员宅基地

文章浏览阅读851次,点赞17次,收藏22次。摘要:本文利用供需算法对核极限学习机(KELM)进行优化,并用于分类。

metasploitable2渗透测试_metasploitable2怎么进入-程序员宅基地

文章浏览阅读1.1k次。一、系统弱密码登录1、在kali上执行命令行telnet 192.168.26.1292、Login和password都输入msfadmin3、登录成功,进入系统4、测试如下:二、MySQL弱密码登录:1、在kali上执行mysql –h 192.168.26.129 –u root2、登录成功,进入MySQL系统3、测试效果:三、PostgreSQL弱密码登录1、在Kali上执行psql -h 192.168.26.129 –U post..._metasploitable2怎么进入

Python学习之路:从入门到精通的指南_python人工智能开发从入门到精通pdf-程序员宅基地

文章浏览阅读257次。本文将为初学者提供Python学习的详细指南,从Python的历史、基础语法和数据类型到面向对象编程、模块和库的使用。通过本文,您将能够掌握Python编程的核心概念,为今后的编程学习和实践打下坚实基础。_python人工智能开发从入门到精通pdf

推荐文章

热门文章

相关标签