＜视觉＞——单目相机的标定（简单原理+Opencv实现）

单目相机的标定原理大致如下：

  

 

 

世界坐标到像素坐标的转换。

期间的参数有S尺度因子，内参矩阵K，旋转矩阵R，平移矩阵T，一共八个未知数。

在Opencv中我们可以方便的根据相机拍摄不同位姿的标定板图片来标定相机，从而求得这些参数，从而可以将相机下的坐标和实际的世界坐标联系起来，求取单应性矩阵H

参考：

单目相机综述：写的特别好

https://www.cnblogs.com/zyly/p/9366080.html     

https://blog.youkuaiyun.com/qq_37791134/article/details/80942171  

张正有标定原理：

https://blog.youkuaiyun.com/u010128736/article/details/52860364

https://www.jianshu.com/p/9d2fe4c2e3b7

接下来我具体的说明一下Opencv中的单目相机的标定：

1. 准备20-30张拍摄的标定板图像，以20张图片为例。
2. 提取20张图片的的角点信息。                                                 
3. 在上一步的基础上，提取精度更高的角点坐标。 
4. 把找到的角点在图上画出来，显得更加直观。                      
5. 相机标定计算，根据上面提取到的角点坐标信息和世界坐标系中的三维点进行计算。    
6. 对标定结果进行评价
7. 查看标定效果——利用标定结果对棋盘图进行矫正 （两种方法）

输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标

输出：摄像机的内参、外参系数。

 3