张正友相机标定:求解 R (旋转)、t (平移)、d (畸变) 完整流程

张正友相机标定:求解 R (旋转)、t (平移)、d (畸变) 完整流程

张正友标定核心是棋盘格平面标定,分三大阶段:单应矩阵求解 → 内参 + 外参 (R/t) 解析解 → 径向畸变 + 非线性优化,下面分步讲计算逻辑、公式与求解过程

一、基础投影模型

1. 针孔相机投影公式

2、棋盘各约束Zw=0

令棋盘格在世界平面Zw=0,带入的到:

二、第一步:求解单应矩阵 H

单张棋盘格图像,已知多组对应点 (Pw2d,p),用最小二乘求H

1. 方程展开(关键修正)

每张标定图对应一个独立 H

2、求解规则

举例说明:

解出真实自洽单应矩阵

三、第二步:由多组 H求解 内参 K+ 外参 R,t

这是核心解析求解步骤,利用旋转矩阵列向量正交约束

1. 正交约束条件

2. 解内参矩阵 K

  1. 每一张图提供2 个方程;至少需要3 张不同姿态棋盘格,构造线性方程组求解 B
  2. 由 B反解出全部内参:(f_x,f_y,u_0,v_0,\gamma\),得到

3. 解析求解 外参 R、t关键

步骤 1:引入全局尺度

步骤 2:求解尺度

步骤 3:求旋转矩阵第三列 r_3

r3​=r1​×r2​

步骤 4:旋转矩阵正交化(关键修正)

步骤5、构造初始旋转矩阵 R

四、第三步:求解畸变系

张正友使用二阶径向畸变(主流模型,畸变参数 d),切向畸变可附加求解

1. 畸变模型

归一化相机坐标

2. 畸变求解流程

  1. 用前面求得的K,R,t,把世界点投影到理想无畸变像素坐标
  2. 对比实际图像提取的角点像素坐标,构建畸变残差方程
  3. 所有图像、所有角点联合构造超定方程组,线性最小二乘直接解出 \(k_1,k_2\)

这一步是线性求解,得到初始畸变系数。

五、第四步:全局非线性优化(最终精调所有参数)

前面解析解、线性解都受图像噪声影响,最后用光束平差法 (Bundle Adjustment)最小化重投影误差,联合优化全部参数:

六、整体计算总脉络(极简总结)

  • 提取棋盘格角点,得到多组世界 - 像素对应点
  • 单图求单应矩阵 H(最小二乘 + SVD)
  • 多 H利用旋转正交约束,解析求内参 K
  • 由 K和H,解析求解每张图的 R、t(再正交修正)
  • 利用投影残差,线性求解径向畸变 \(k_1,k_2\)
  • 全局非线性优化(LM),精调 (K,R,t,畸变) 所有参数