为什么需要对相机标定？

以下内容来自系统教程如何搞定单目/鱼眼/双目/阵列 相机标定？

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为什么需要对相机标定？ 我们所处的世界是三维的，而相机拍摄的照片却是二维的，丢失了其中距离/深度的信息。从数学上可以简单理解为，相机本身类似一个映射函数，其将输入的场景，通过某种关系映射为一张RGB图片，即 而相机标定，就是使用数学模型和数学方法来近似逼近这一复杂映射函数的过程。标定后的相机即具有了描述这一过程的能力，从而可以用于各种计算机视觉的任务，如深度恢复、三维重建等，本质上都是对丢失的距离信息的恢复。 为什么说是逼近，因为我们永远也不可能百分之百得知一个真实的相机是如何投影图像的

相机标定到底在标什么？ 机器视觉中，需要标定的应用场景可以简单分为如下几类：

单目视觉应用，如单帧测距、车载 ADAS 辅助、单目SLAM等 这类应用，我们通常需要相机自身的成像模型参数以及相机相对某个坐标系下的相对位姿。

比如下图简单场景，我们知道相机的朝向以及和地面的高度，就可以大致估计出相机某个像素对应物体的距离（物体高度已知或贴近地面） 这种模型在一些简单的车载的任务上比较常见，比如推测前车距离

再如工业上比较常见的机器人控制，需要构建机器人坐标系和其视觉坐标系之间的相对位置关系（也就是手眼标定）