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AOI機器視覺行業先行者

【機器視覺系統】機器視覺模型——投影矩陣

發布時間:2022-05-05瀏覽量:2524作者:康耐德

 1 概述

  機器視覺就是用機器代替人眼和人腦來做測量和判斷。機器視覺系統工作的基本過程是獲取目標的圖像后,對圖像進行識別、特征提取、分類、數學運算等分析操作,并根據圖像的分析計算結果,來對相應的系統進行控制或決策的過程。

  在很多機器視覺應用中,都需要用到機器視覺測量,即根據目標的圖像,來得到目標在實際空間中的物理位置,最典型的如行走機器人、SLAM等。

  要根據圖像中的目標像素位置,得到目標的物理空間位置,我們需要首先有一個圖像像素坐標與物理空間坐標的映射關系,也就是將光學成像過程抽象為一個數學公式,這種能夠表達空間位置如何映射到圖像像素位置的數學公式,就是所說的機器視覺成像模型,本文即討論這種模型的機理。


  2 小孔成像

  機器視覺成像采用小孔成像模型,如下圖所示

20200512221647749.png

  再次簡化為下圖

20200512214121864.png

  圖中X XX是一個空間點,x xx為該空間點在圖像中的成像點,C CC為鏡頭光心(camera centre),從圖中可看到,C CC、x xx、X XX三個點是共線的。

  光心C CC距離成像面(image plane)的距離即焦距f ff。

  后面的各個坐標系及其相互關系都是基于這個小孔成像模型推出。


  3 坐標系

  說到機器視覺測量模型,就少不了先要了解整個模型中涉及的幾個坐標系。

  3.1 像素坐標系uov

  即圖像中各像素點坐在的坐標系,如下圖所示uov。

20200512192709986.png

  這個坐標系是一個二維坐標系,橫坐標為圖像寬度方向,縱坐標為圖像高度方向,原點位于左上角,坐標軸單位為像素,與圖像的像素點對應。




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  版權聲明:本文為CSDN博主「寒韓Glory」的原創文章,遵循CC 4.0 BY-SA版權協議,轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。

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