双目立体匹配传统/深度方法总结_双目相机立体匹配

作者：AllinToyou | 2024-05-20 05:38:19

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双目相机立体匹配

总述

本篇简单记录自己一年的工作，作为一个总结。博主wx在底部，可拉你进群一起交流成长。

双目系列文章matlab标定1，C++实现校正匹配工作2，部分参考学习OpenCV 3 ¹

针孔模型：

$- x / f = X / Z$ 在此作等价转换，将图像平面移至右边----相机o和物体P间，便于表达

而芯片中心通常不在光轴上，引入两个新的参数 $c_x和c_y$ ，对投影屏幕中心可能存在的偏移进行建模。

how
将世界坐标点 $P （ X ， Y ， Z ）$ 映射到相机平面上坐标点为 $q (x, y)$ 的过程称为 “ 射影变换 ”，可简单表述为：

$\vec q = M· \vec P, \quad\quad where$

where
when

径向畸变 是由于透镜的形状（筒形）造成的；

切向畸变 是由整个相机的 组装过程 造成的，使透镜与成像平面不平行。
jing
某点的径向位置可用 $r = 0$ 附近的泰勒级数展开式的前几项来描述。
在这里插入图片描述
qie
共需要求出5个畸变系数，按顺序 $k_1,k_2,p_1,p_2,k_3$

cal
摄像机参数：一般一共15个相关参数：

（1）外参数6个：R 旋转3个参数；T 平移3个参数；

（2）内参数4个： $f_x，f_y，c_x，c_y;$

求解上述10个参数的前提是先假设每次的畸变参数为0；

（3）5个畸变参数： $k_1，k_2，p_1，p_2，k_3；$

其中（2）(3）为摄像机内参数，其中k3普通镜头不使用，鱼眼镜头要使用。

先看 R， T ：

相机拍摄的一个特定物体（世界坐标系），其相对于相机坐标系统的姿态可用旋转和平移进行描述。

三维旋转可拆解为绕每个轴的二维旋转，如依次绕

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