摘要：给出了一种基于平面模板的摄像机标定的新算法。所用的标定模板由一个内嵌矩形的圆组成,通过模板图像在像平面上的投影计算圆环点,建立绝对二次曲线对摄像机内参数的约束方程,只需要摄像机在3个(或3个以上)不同方位摄取平面模板中的图像,即可线性求解摄像机的内参数。该方法原理简单,对摄像机运动没有约束,不涉及图像匹配,平面模板容易制作,无须知道物理度量,实验证明本方法可行,并有较好的鲁棒性。

摘要：根据立体视觉原理,提出了基于神经网络摄像机标定方法,该方法的特点是采用平面模板作为标定物。由于传统的标定算法在考虑各种非线性畸变时计算十分繁琐,利用BP神经网络来直接学习图像信息与三维信息之间的关系,可实现从输入到输出的任意非线性映射。为了提高BP神经网络训练速度和避免陷入局部最小解,采用引入动态因子的学习算法。实验结果表明,该算法具有较高的标定精度,而且可行。

摘要：为了提高摄像机的标定精度和灵活性,提出了基于正交消失点对的摄像机标定方法。该方法采用了摄像机线性模型,仅需设计制作简易的标定模板并以不同的视觉角度拍摄多幅(至少3幅)平面标定模板的图像,利用消失点的性质和标定模板的几何特征,从每幅标定模板图像中可获得正交消失点对与标定矩阵之间的2个几何约束条件,从而线性标定出所有摄像机内参数,通过仿真实验和真实实验验证了该方法具有较高的标定精度和鲁棒性。

摘要：针对传统的钢模板面板易损坏、支撑系统不易损坏,从而导致模板寿命下降、材料浪费的问题,提出了拼装式模板结构的设计方案,并详细说明了平面模板及弧形模板两类模板的拼装工艺。拼装式混凝土构件模板实现了钢模板面板和型钢支撑系统的分离,对局部损毁模板可进行修复和更换,极大的提高了型钢支撑的利用率;同时模板的通用性强,适用于不同混凝土结构尺寸,经济效益显著。

摘要：本文给出了一种基于圆曲线的摄像机自定标的新方法。设计了一个含有三个两两不包含的圆(其中圆心和半径大小是未知的)的平面模板,让摄像机在三个以上的不同方位观察该模板,然后利用模板的图像来求解摄像机的内参数。文中,首先介绍了三维摄影空间中绝对二次曲线和圆环点的相关知识,接着推导出摄像机内参数的约束方程,最后又详细讨论了圆环点及其图像的求法。其中关键技术是通过求解像曲线的切线确定圆心图像的像素坐标,然后确定圆环点图像坐标来实现摄像机的定标。模拟实验和真实图像实验也表明,本方法具有很好的鲁律性。由于所用模板中的圆不需要精确定位,因此该模板易于制作。由于该技术对摄像机的运动没有限制,因此,它可以在一般的实验平台上实现。

摘要：澳大利亚的研究员开发了一种使用给定3D模型生成平面模板或设计图的程序。2D图更易打印成容易包装和运输的平面文件，并且可以转换为原本的3D形状。具体细节在“SIGGRAPH”会议上由澳大利亚科学技术研究院的科学家公布。