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基于对极几何和主动视觉的摄像机标定
摄像机标定是计算机视觉领域中的重要一环。它是将图像中的像素坐标映射到真实世界中的坐标系中的关键步骤之一。基于对极几何和主动视觉的摄像机标定技术已经成为了当前最为成熟和广泛应用的一种方法。
一、对极几何
对极几何是基于一对图像的几何结构而进行的技术。它的基本原理是从两张图像中恢复出相机的运动和深度信息，从而确定每个像素在真实世界中的坐标。对极几何的核心是极线约束。极线是在一个相机到另一个相机的约束，在一个相机中的点（1号点）与另一个相机中的点（2号点）共同确定。因此，如果在一个相机中确定1号点的位置，并提取出这个点对应的像素从而形成的极线，就能在另一个相机的对称位置上，通过极线去搜索去找到2号点的位置。这种位置的搜索被称作极线搜索。
对极几何在摄像机标定中的应用主要是对于光束法来计算摄像机内参数。由于不同的摄像机其内参数存在不同，因此需要通过对极几何来计算每一个摄像机相对于其他摄像机的姿态以及相对位置。
二、主动视觉
主动视觉是指在传感器和执行器的协同作用下，通过机器人自主移动来获取环境信息。在视觉标定中，主动视觉主要是指模型匹配中的三维模型空间与二维图像空间之间的对应关系建立。当摄像机和机器人分别为自我定位和场景重建服务时，两边需要各自的自我定位和场景重建方法，而两方面的交互通过机器人的移动和深度信息的获取实现。
主动视觉在摄像机标定中的应用主要是针对摄像机的外部参数计算。通过主动视觉，我们可以利用机器人运动实时获取摄像机和场景的运动关系并据此计算摄像机外部参数，即相机的位置和姿态参数。
三、摄像机标定的实现
基于对极几何和主动视觉的摄像机标定方法，需要获得的数据是在不同位置的摄像机已知点的对应坐标。一般需要搭建一个相机标定器件，通过在不同角度下拍摄标记点（平面／体）的图像获得相应的像素坐标，然后将像素坐标与实际空间坐标进行匹配，从而计算出摄像机的内部和外部参数。
对于外部参数，基于机器人的自主移动，需要在机器人的控制下改变摄像机的位置与姿态，并采用主动视觉法建立物体和图像坐标系之间的映射关系。
在实际应用中，摄像机标定是计算机视觉所需的关键技术之一。无论是在物品识别、3D场景重建、结构光或光照计算等领域中，摄像机标定都有着不可忽视的作用。因此，我们需要不断提高摄像机标定技术的准确性和自动化程度，以充分发挥其在计算机视觉应用中的作用。