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机器视觉软件Sherlock的应用-标定
摘要：介绍机器视觉软件Sherlock如何对将相机像素坐标系转换成实际测量或检测所需要的坐标系，以及利用标定来修正相机CCD平面与物体测量平面不平行引起的畸变。
关键词：标定（calibrate） 校正 放射性失真 畸变 虚拟相机
在应用机器视觉进行检测或测量时，要得到精确的测量值，需要相机CCD平面和实际检测或测量零件的表面相平行。否则，将发生透视性失真，从而很难保证精度。相机CCD与零件表面的.平行通常通过人工调整夹具来保证。但是，调整夹具不可能完全保证平行，而且需要耗费很长的时间。
相机所拍摄图像的坐标系并不是用户实际需要的坐标系，因此需要将坐标系转换成用户需要的坐标系。
机器视觉软件Sherlock利用标定很容易修正仿射性失真引起的畸变，并可方便的进行坐标变换。
1 相机标定工作原理
相机标定就是将相机像素坐标系转换成用户实际测量或检测所需要的坐标系，使虚拟摄像机以真实单位进行精密测量。
Sherlock的相机标定利用了透视算法进行标定。每一次失真的类型都不一定相同，透视校正算法将对仿射变换和线性透视畸变进行补偿，特别是当摄像机平面和物体平面不平行的时候，图像中物体的直线仍然是直的，但是平行线不再平行（如图1，透视失真），标定将补偿仿射变换和少量的非线性畸变。
Sherlock的相机标定方法是在一个虚拟相机中利用四点坐标系函数来建立四点的位置。这样，根据相机中的四个点的位置同实际坐标的关系，Sherlock可以通过内部数学转换进行坐标变换，来校正仿射性失真或由于比例、偏移和旋转（倾斜）引起的变化。
当摄像机传感器平面和物体平面之间存在一个角度时，透视畸变就会发生。此时棋盘上的正方形看起来像梯形。透视畸变的数学公式如下：
u=(ax+by+c)/(hx+hy+I),
υ=(dx+ey+?)/(gx+hy+i)
（x,y）是摄像机或物体平面上的坐标，（u,v）是另一个平面上的转换坐标。A,b,c,d,e,f,g,h和I是透视畸变算法从内部取出用于转换每个要求点的转换参数。
2 相机标定的步骤
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