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学完本文，您将获得以下技能：1：空间三维坐标点向图像投影，包括投影到上两种方式2：AR示例，三维立方体投影到图像上功能：Projects 3D points to an image plane.从Note中可以看出，该函数有多样化的应用。根据相机标定结果，可以将空间点向图像平面进行投影，可以投影到原图也可以投影到去图像上，下面我们来看下两种投影方式的区别。以下是两种投影结果，具体代码参考github。

学完本文，您将获得以下技能：1：深入理解多种去畸变函功能：图像去畸变，图像点去畸变，不同去畸变方法组合等等2：深入理解remap3：如何将去畸变图像上点映射到畸变图像上？4：如何对单目图像上任意ROI区域的畸变矫正？图像畸变去除是相机标定的最直接应用。opencv中有多种图像畸变去除函数，我们将对其进行深入讲解和代码演示。

的undistort()函数，cameraMatrix是源相机的内参矩阵，newCameraMatrix是目标相机的内参矩阵，如果不设置newCameraMatrix，则默认与源相机内参一样，即去畸变后，相机的内参矩阵不变。图像去畸变的思路是：对于目标图像(无畸变)上的每个像素点，转换到normalize平面，再进行畸变并投影到源图像(带畸变), 获取原图对应位置的像素值作为目标图像该点的像素值。我们已知的是畸变后的图像，要得到没有畸变的图像就要通过畸变模型推导其映射关系。，即畸变是施加在归一化相机平面。

看文本文，您将获得以下技能：1：使用opencv进行相机单目标定实战2：标定结果参数含义和数值分析3：Python绘制各标定板姿态，查看图像采集多样性4：如果相机画幅旋转90°，标定输入参数该如何设置？5：图像尺寸缩放，标定结果输出有何影响？6：单目标定结果应用OpenCV单目标定函数功能详细参数说明查看。

为了实现良好的标定效果，以下因素在标定数据采集前必须设置得当。

因此，它们也属于摄像机的固有参数。例如，如果摄像机是根据 320 x 240 分辨率的图像进行校准的，那么同一摄像机拍摄的 640 x 480 图像也可以使用完全相同的失真系数，而 fx、fy、cx 和 cy 则需要进行适当的缩放。以下表示相机成像过程的四个坐标系关系。其中x‘ 和 y’即为相机坐标系归一化平面上点，后续畸变矫正会使用这个信息。世界坐标系->相机坐标系->图像物理坐标系->图像像素坐标系。的情况下，世界坐标系中的点到图像像素坐标系的变换关系是。相机坐标系变换到图像像素坐标系，即相机。

介绍常见标定相机模型-镜头角度分类