Checkerboard Calibration的使用场景

前言

需要Checkerboard Calibration的场景：
1.要求真实的测量值和位置(线性标定)
2.图像畸变的校正(非线性标定）

透视畸变 – 相机安装不垂直(类似切向畸变)

光学畸变 – 镜头本身的畸变(类似径向畸变)

1.线性标定

6个自由度线性标定

2.非线性标定

1).PerspectiveAndRadialWarp
可校正非线性光学畸变和透视畸变,该方法假设光学中心与图像传感器中心精确对应。(推荐使用 2， 3 两种方法）
2).SineTanLawProjectionWarp
校正非线性光学畸变和透视畸变,适用中高畸变镜头，一般焦距小于6mm
3).ThreeParamRadialWarp
可校正非线性光学畸变和透视畸变， 增加了额外的参数模拟光学中心，适用于中小畸变镜头，一般焦距大于6mm
4).NoDistortionWarp
只校正透视畸变，忽略光学畸变

3.标定板类型

1).Checkerboard黑白棋盘格 能较快的找出棋盘格特征，(带L,或不带L特征）
2).CheckerboardExhaustive高精度模式，找出更多的特征，需要更长的时间。(带L,或不带L特征）
3)CheckerboardExhanstiveMultiRegion高精度模式，根据DM码，找出更多的特征，需要更长的时间。
4).CheckerboardEfficient高精度模式，找出更多的特征，时间比2)短。 (带L,或不带L特征）
5).CheckerboardEfficientMultiRegion高精度模式 根据DM码，找出更多的特征，需要的时间比3)短。

需要试验高效和详尽的模式，以确定哪种模式最适合应用程序。不推荐使用DotGrid。

4.标定坐标原点

1.无 L 基准黑白格：离相机中心点最近的黑白格角点

2.有 L 基准黑白格:L 对角处

3.带DM码黑白格：二维码 (0，0)

在VisionPro中，每个图像都有一个关联的坐标空间树。坐标空间树中的每个空间都有一个名称。可以使用这些名称查找现有空间。
在创建新空间或重命名现有空间时标识空间。指示哪些空间存在以及它们之间的父/子关系。提取树中不同空间之间的坐标变换。

Calibration的坐标空间名可以自定义，默认名称 Checkerboard Calibration

输出图像的坐标空间可以选择，校正后的Checkerboard Calibration，
也可以选择校正前的，如像素空间坐标。checkboardCalibration
可以输入彩色图像，校正后输出，但是用于Calibrate的棋盘格图像必须是灰度图。