任務5-4積木動態抓取——相機標定《智能機械臂控制》任務5-4積木動態抓取——相機標定使用pycharm打開相機標定工程S2_CameraCal，完成相機標定（1）采集的不少于20張棋盤圖圖像截屏（2）相機校準截圖（3）ModelCamera.py文件

畸變校正函數Video_undistort(self,image_raw)代碼截圖，

含：內參和畸變參數【作業提交】：提交以上截圖任務要求相機標定知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（1）相機的成像原理：透鏡成像墨子發現：用一個帶有小孔的板遮擋在墻體與物體之間，

墻體上就會形成物體的倒影，這種現象就叫小孔成像。知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（1）相機的成像原理：透鏡成像利用小孔成像，在暗箱中，臨摹畫畫。但是：暗箱太黑不利于作畫。在孔上裝一塊凸透鏡，利用了凸透鏡的屈光性聚焦光線，可得到清晰明亮的影像?！哥R成像知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（1）相機的成像原理：感光材料——鹵化銀知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（1）相機的三個基本部件：暗箱、鏡頭、感光元件知識鏈接1：相機標定基礎相機標定相機的原理是小孔成像，但是由于這種成像方式只有一個小孔能透過光線就會導致物體的成像亮度很低。為了解決亮度的問題，我們使用了透鏡，雖然這樣可以解決亮度的問題，但是由于透鏡的制作工藝會使成像產生多種形式的畸變，也就是說成像后的圖像會和真實世界的景象不一致，需要利用畸變系數來矯正這種像差。（2）相機圖像畸變知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（a）徑向畸變(RadialDistortion)：產生原因是圖像在遠離透鏡中心的地方比靠近中心的地方更加彎曲。徑向畸變包含：桶形畸變、枕形畸變。（2）相機圖像畸變知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（b）切向畸變(TangetialDistortion)產生的原因：透鏡不完全平行于圖像平面，鏡頭本身存在傾角誤差。（2）相機圖像畸變知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（3）圖像處理中涉及的坐標系1——像素坐標系

知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（3）圖像處理中涉及的坐標系2——圖像坐標系

知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（3）圖像處理中涉及的坐標系3——相機坐標系

知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（3）圖像處理中涉及的坐標系4——世界坐標系相機坐標系C世界坐標系W

從世界坐標系變換到相機坐標系屬于剛體變換：即物體不會發生形變，只需要進行旋轉和平移。R：表示旋轉矩陣，3x3T：表示偏移向量,1x3知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（4）坐標系轉換——像素坐標系與圖像坐標系

dx

dy：表示每個像素點在x和y方向上的尺寸。即:1pixel=dxmm；1pixel=dymm像素坐標系,pixel圖像坐標系,mm

像素坐標

圖像坐標知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（4）坐標系轉換——相機坐標系與圖像坐標系

知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（5）相機內參（相機內參矩陣）——相機成像到實際圖像的轉換矩陣

像素坐標

圖像坐標

圖像坐標

相機坐標相機內參矩陣

像素坐標

相機坐標知識鏈接1：相機標定基礎相機標定由于相機設計工藝問題，會造成成像與實際圖像不一樣的現象。相機成像到實際圖像的轉換矩陣，稱為相機內參矩陣（5）相機內參（1）fx=f/dx,fy=f/dy

（a）焦距:f（b）dx和dy表示每一列和每一行分別代表多少mm，

即:1pixel=dxmm；1pixel=dymm

（2）C:principalpoint，主點（u0,v0），

相機光心所在的主軸與像平面的交點知識鏈接1：相機標定基礎相機標定世界坐標到相機坐標的轉換矩陣，稱為相機外參矩陣。與相機的安裝方式有關。（6）相機外參R：表示旋轉矩陣，3x3T：表示偏移向量，1x3相機坐標系C世界坐標系W知識鏈接1：相機標定基礎相機標定（7）總結：像素坐標系

世界坐標系像素坐標（u,v）圖像坐標（x,y）相機坐標（Xc,Yc,Zc）世界坐標（Xw,Yw,Zw）

二次轉換透視投影剛體變換

相機內參相機外參世界坐標像素坐標知識鏈接2：相機標定相機標定（1）相機標定目標：獲取相機內參、外參、畸變系數，實現圖像校準。（2）OpenCV中，相機標定所使用的標定圖案：棋盤格、對稱圓形、ArUco板等。

棋盤格圖案：操作簡單、快速，標定精度滿足一般應用場景的需求。

對于標定精度要求高的場景，則一般采用圓形標定圖案。棋盤格板A4紙尺寸，7x6內角，方塊27mmArUco板圓形板11x4任務實施：相機標定Step01：圖像采集相機標定調整棋盤圖的位置、姿態，采集不少于20張棋盤圖圖像。【要求】：棋盤圖在圖像中完整顯示，不要有缺失；保存到my_image目錄下?！咀⒁狻?.棋盤圖紙不能彎曲。2.棋盤圖千萬不能弄臟，否則可能造成標定失敗。3.圖片為相機采集原始尺寸圖片，不能裁剪4.圖片為jpg格式5.圖片文件名只能包括字母、數字和下劃線Step02：進入相機標定模式相機標定打開Models/ModelSet目錄下的：setting.py，設置棋盤圖縱橫方向角點數量、攝像頭分辨率

Step02：進入相機標定模式相機標定打開相機校準python工程，打開Models目錄下的：ModelCamera.py，設置g_workMode=0

Step03：相機標定相機標定運行ModelCamera.py，進行相機校準。如果運行錯誤，請查看是否安裝了庫。庫名稱如有紅色波浪線，請通過Terminal窗口，安裝相應的庫文件，例如：pipinstalltqdmpipinstallpyyamlStep03：相機標定相機標定ModelCamera.py運行效果Pycharm：Run窗口棋盤圖查找角點圖像Step03：相機標定相機標定Pycharm：Run窗口相機內參、外參、畸變系數校準錯誤率Step04：相機標定結果分析相機標定原始圖像，紅色為標準直線Step04：相機標定結果分析相機標定校準后的圖像，紅色為標準直線Step04：相機標定結果分析相機標定log/log.txt記錄了校準過程和產生的結果校準錯誤率要求<0.2如果校準錯誤率高，需要重新采集棋盤圖像，再次進行校準相機內參矩陣相機外參矩陣畸變參數校準錯誤率Step04：相機標定結果分析相機標定校準參數文件 config/camera_test.yaml

記錄了校準所有參數信息畸變參數外參內參相機透鏡工藝相機設計工藝相機外部環境與安裝方式Step05：相機圖像畸變校正相機標定畸變參數外參內參相機透鏡制作工藝相機設計工藝相機外部環境與安裝方式世界坐標->相機坐標相機成像->實際圖像圖像校準Step05：相機圖像畸變校正相機標定修改畸變校準函數ModelCamera.py文件：

函數Video_undistort從log.txt中，將相機內參和畸變參數拷貝到相應位置，并修改格式（2維列表）相機標定打開Models目錄下的：ModelCamera.py，設置g_workMode=1

可獲得校準后的實時圖像，按下空格按鍵，可獲取最外圍的4個角點像素坐標Step05：相機圖像畸變校正按下空格按鍵可獲取最外圍的4個角點像素坐標按下q鍵退出相機標定打開Models目錄下的：ModelCamera.py，設置g_workMode=1

可獲得校準后的實時圖像，按下空格按鍵，可獲取最外圍的4個角點像素坐標Step05：相機圖像畸變校正任務5-4積木抓取——相機標定使用pycharm打開S2_CameraC