Catenarius 2024-05-16 00:41 采纳率: 33.3%
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问题最晚将于05月24日00:00点结题

M3T长焦相机如何标定以及正射影像拼接问题

因为工作需要看清地表的拍摄物(鸟巢,见图1),使用大疆Mavic3T的长焦相机用7倍镜拍摄了一组正射影像,使用Pix4d拼接,但是因为M3T并不是航测机型,而且用的是长焦相机拍摄,所以找不到相机的内参,使用的是Pix4d自动读取的EXIF参数。
质量报告如下图(图2),显示很多照片相机未校准,而且相机优化一栏显示初始和优化焦距相差很大,拼接完的图(图3)有一些部分可以成功拼接,有一些不行。
按照一些博主给出的相机标定教程,尝试用黑白棋盘格标定,但是用算出来的内参也无法拼接成功。
想请教上述问题应该如何解决:1.图像拼接不成功的具体原因可能是什么?2.如果是相机标定的问题,怎样才能正确的标定?请给出具体的方法和流程;3.如果上述问题无法有效解决,有什么办法可以实现用无人机拍摄清晰的地面影像(需要清晰看到地面鸟巢的情况)并拼接成图?

  • 图1

    img

  • 图2

    img

  • 图3

    img

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22条回答 默认 最新

  • 阿里嘎多学长 2024-05-16 00:41
    关注

    以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳:


    【您想要解决的问题】: 您提问的目的是解决在使用大疆Mavic3T长焦相机拍摄正射影像并使用Pix4D进行拼接时遇到的问题。具体来说,您希望解决以下问题:

    1. 图像拼接不成功的原因。
    2. 如何正确标定Mavic3T长焦相机的内参。
    3. 如果上述问题无法解决,如何实现无人机拍摄的清晰地面影像拼接。

    【图片内容】:

    • 图1:显示了需要拍摄的地表目标(鸟巢)。
    • 图2:是Pix4D软件生成的质量报告,显示了关键点数量、校准情况、相机优化差异、匹配数量、地理参考信息以及正射影像和稀疏数字表面模型(DSM)的预览图。
    • 图3:展示了拼接后的正射影像,其中一些区域拼接成功,一些区域拼接失败。

    【问题出现原因】:

    1. 拼接不成功可能是由于相机内参不准确,导致图像间的几何关系无法正确匹配。
    2. Mavic3T并非专为航测设计的机型,因此Pix4D可能无法自动读取或正确优化其内参。
    3. 使用长焦相机拍摄时,图像的透视变形和深度信息可能与标准镜头不同,增加了拼接的难度。

    【问题解决方案】:

    1. 图像拼接不成功的原因:可能包括相机内参不准确、图像匹配算法限制、图像重叠度不足等。
    2. 相机标定:您可以尝试以下步骤进行标定:
      • 使用棋盘格或其他标定板进行标定。
      • 拍摄标定板多组不同角度的照片。
      • 使用相机标定软件(如OpenCV的camera_calib模块)计算内参。
      • 将计算得到的内参手动输入Pix4D或生成相应的相机配置文件。
    3. 替代方案:如果标定问题无法解决,您可以考虑:
      • 使用专为航测设计的无人机和相机。
      • 增加飞行高度以提高图像重叠度。
      • 使用其他图像拼接软件,如Agisoft PhotoScan。

    【提供代码】: 由于相机标定通常涉及到实际拍摄和实验操作,这里提供一个使用OpenCV进行相机标定的基本代码框架:

    import cv2
    import numpy as np
    
    # 假设您已经有了棋盘格角点的检测代码
    # termination criteria
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    
    # prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)
    objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)
    objp[:,:2] = np.mgrid[0:7, 0:6].T.reshape(-1,2)
    
    # Arrays to store object points and image points from all the images.
    objpoints = [] # 3d point in real world space
    imgpoints = [] # 2d point in image plane.
    
    # 遍历所有标定图片
    for image in images:
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # Find the chess board corners
        ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6), None)
        # If found, add object points, image points
        if ret == True:
            objpoints.append(objp)
            cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)
            imgpoints.append(corners)
    
    # 标定相机
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], np.eye(3), None, None)
    
    # 使用mtx, dist进行图像校正
    

    【代码运行方式】:

    • 确保您的环境中安装了OpenCV库。
    • 将上述代码保存为.py文件。
    • images替换为您的标定图片列表。
    • 运行Python脚本。

    【代码预期运行结果】:

    • 计算并输出相机的内参矩阵mtx和畸变系数dist
    • 使用这些参数,您可以对拍摄的图像进行去畸变处理。

    【推荐相关链接】:

    • OpenCV官方文档:https://docs.opencv.org/
    • Pix4D官方支持:https://pix4d.com/support/
    • Agisoft PhotoScan官方教程:https://www.agisoft.com/downloads/phoclean-user-manual-en/
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