cheungxiongwei的博客

本文详解OpenCV相机标定全流程，涵盖标定板制作、多角度图像采集及标定参数计算三大核心环节。推荐使用官方脚本生成高精度棋盘格/圆点标定板，并通过多线程技术加速角点检测，确保30°-60°夹角拍摄20+张样本图。标定过程通过CameraCalib类实现，可自动计算相机内参（焦距/主点坐标）、外参（旋转/平移矩阵）及径向切向畸变系数。建议重点关注重投影误差指标，合格标准应＜0.5像素（最大不超1.0像素），验证时通过畸变校正图像检验边缘直线还原度。本方案适用于工业检测、三维重建等计算机视觉场景，附OpenCV

了解如何使用OpenCV库实现单目标跟踪。本指南介绍了OpenCV中主要的目标跟踪算法，包括CSRT、KCF、MIL、GOTURN和DaSiamRPN。通过选择初始目标区域并使用适当的跟踪器，在视频中准确地追踪目标位置。快速掌握单目标跟踪技术，适用于视频监控、自动驾驶和行人跟踪等应用场景。