立体视觉入门指南(4):相机标定之DLT直接线性变换
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发布时间：2024-10-03 04:40
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时间：2024-10-20 22:09
欢迎走进立体视觉的世界，探索科技前沿的三维感知技术。想象自动驾驶汽车的精准导航，无人机的智能避障，这一切都离不开立体视觉的力量。本系列课程将深入解析立体视觉的理论和实践，带你领略这一领域的奇妙之处。
上一课我们探讨了Zhang式相机标定，它是基础中的基础。然而，对于大型场景和远距离应用，DLT直接线性变换(Direct Linear Transformation, DLT)则展现出了独特的魅力。相较于Zhang式，DLT无需繁琐的平面标定板，能够轻松适应大范围和开阔视野的标定需求。
DLT的魅力在于其线性方程组的求解方式，它瞄准的是解决大规模场景下的标定难题。但请注意，DLT法要求至少六个有效的观测值，且要避免严重的粗差，避免所有点落在同一个平面上的情况。一旦遇到这种情况，系数矩阵的特定列会变得无关紧要，这可能导致解的不确定性。
在实践中，我们利用QR分解的技巧来处理这种情况。通过将投影矩阵分解为正交矩阵和上三角矩阵，我们巧妙地解决了齐次性和负值问题，从而得到内外参数。然而，为了得到更精确的结果，DLT法通常需要通过非线性迭代优化来减小误差。
实施DLT的过程并不复杂：首先，拍摄控制场的不同角度或单一视角图像；接着，从图像中提取关键点的像素坐标；然后，通过这些坐标计算投影矩阵；紧接着，利用QR分解获取内外参数；最后，考虑到图像畸变，进行一轮或多轮优化。为了巩固所学，让我们一起动手练习，通过DLT法恢复相机参数，并掌握非线性优化的技巧，这将是你迈向立体视觉专家的重要一步。
在这个知识的海洋中，每一步都充满了挑战与乐趣，让我们一起踏上探索立体视觉奥秘的旅程，用科技连接现实与虚拟，开启未来无限可能吧！
