1.双目相机标定以及立体测距原理及OpenCV实现(上)
2.全篇手推张正友标定法：从旋转矩阵到内外参详细推导，标定标定从Matlab到Python-Opencv实现标定与矫正
3.opencv棋盘格实现相机标定(附源码)
4.基于Python实现相机标定正畸并生成鸟瞰图
5.OpenCV开发笔记（七十七）：相机标定（二）：通过棋盘标定计算相机内参矩阵矫正畸变摄像头图像
双目相机标定以及立体测距原理及OpenCV实现(上)
双目相机标定与立体测距原理，源码源码是标定标定通过获取相机的内外参数并校准对齐，实现距离估测的源码源码关键技术。内参包括镜头的标定标定物理尺寸（如感光单元的dx和dy）、成像中心偏移(Cx和Cy)及焦距(f)，源码源码点位计算源码而外参则涉及相机的标定标定旋转和平移。首先，源码源码分别对左右相机进行标定，标定标定接着进行立体校准，源码源码确定相机间的标定标定相对位置——中心距T。
测距原理基于视差，源码源码即点p在左右相机上的标定标定成像位置差(d)与距离Z成反比。通过计算图像上点的源码源码偏移，结合中心距T，标定标定可以推算出点p到相机的距离。为了减少匹配点的复杂度，双目校正将二维搜索空间降为一维，通过消除畸变后图像的找房网源码水平对齐，简化匹配过程。
OpenCV的stereo_calib.cpp示例代码可用于实际操作，通过提供特定的和校准参数，可以看到校正后的角点和立体校正结果。本文由奥比中光3D视觉开发者社区授权发布，旨在分享3D视觉技术，未经授权不得复制。3D视觉开发者社区提供了免费课程、独家资源和专业技术支持，欢迎加入或关注官方公众号获取更多内容。
全篇手推张正友标定法：从旋转矩阵到内外参详细推导，从Matlab到Python-Opencv实现标定与矫正
全篇手推张正友标定法深入解析：从旋转矩阵到内外参，Matlab与Opencv实现详解
在摄像设备的使用中，相机标定是不可或缺的一环，它能消除由于制造误差引起的图像畸变，确保观测的准确性。张正友标定法的关键在于理解相机的内参（旋转矩阵和平移矩阵）和外参（世界到相机的变换矩阵），以及如何通过这些矩阵进行图像矫正。hloc源码
标定的目的是为了获得相机的内参矩阵，用于表示相机的几何特性，以及外参矩阵，描述物体在相机坐标系中的位置。这项工作对于确保图像质量至关重要，尤其是在半导体器件领域，如VCSEL测试平台的构建。
虽然张正友的理论广泛讨论，但网络资源中存在一些错误，包括坐标系混淆和公式错误。因此，作者从头到尾进行了详细的手推，确保符号体系自洽，以避免新手误入歧途。Matlab的Calibration App虽然直观易用，但精度不如Opencv，后者在畸变矫正上的效果更佳。
文章深入解析了四个坐标系之间的QQDomDocument源码转换，包括世界、相机、图像和像素坐标，以及如何通过矩阵运算求解变换矩阵。首先，通过旋转矩阵（2D和3D）和平移矩阵构建外参矩阵，接着阐述了内参矩阵，包括透视投影矩阵和像素转换矩阵，最终形成完整的坐标系变换过程。
张正友的标定方法涉及求解单应性矩阵和内参矩阵，通过特征点的匹配和最小二乘法等方法。使用Matlab和Opencv的实现对比，Matlab的Calibrator虽然易用，但标定精度稍逊；而Opencv提供了更精确的结果，尤其是在图像边缘的处理上。
总结来说，理解并掌握张正友标定法的矩阵运算和坐标转换，结合Matlab和Opencv的giflib源码实际应用，可以有效地进行相机校准和畸变矫正，确保图像观测的准确性和一致性。
opencv棋盘格实现相机标定(附源码)
在理解相机标定的原理前，必须明确相机模型的四个坐标系：像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系以及世界坐标系。像素坐标系的单位为像素，而图像坐标系则为归一化单位，具体单位（如mm或m）由深度值决定。畸变图像坐标通过相机标定得到的畸变参数校正，从而帮助理解内参矩阵与畸变系数的角色。图像坐标系与相机坐标系的转换需注意，这里的[Xc,Yc,Zc]代表物体在相机坐标系下的位置。相机坐标系与世界坐标系的转换则需理解相机位姿。
使用OpenCV实现相机标定，首步是准备*7的棋盘格图像，可通过链接获取。确保从不同角度拍摄多张棋盘格图像，关键在于每张图像的角点应保持一致。不一致的图像应排除，确保图像走向一致。主要使用的OpenCV函数用于处理图像与坐标系的转换，具体函数使用可查阅相关文档。
相机标定的结果通过重投影误差评估。核心代码简化了标定过程，有效提高效率。运行结果展示了棋盘格图像与标定后的结果对比，直观展示了标定效果。项目源码在链接中提供，适用于Ubuntu .系统。使用者只需打印棋盘格，将拍摄的存储于指定文件夹，即可完成标定。
基于Python实现相机标定正畸并生成鸟瞰图
基于Python实现相机标定正畸并生成鸟瞰图的实验概述
实验目标是利用Python和OpenCV进行相机标定，校正图像畸变，并生成鸟瞰图。实验基于Learning OpenCV的示例-1和-1，首先通过棋盘格图像进行相机参数的定标，将内参写入XML文件。 标定相机参数的过程中，OpenCV考虑了径向和切向畸变。径向畸变使用公式纠正“桶”或“鱼眼”效应，切向畸变则考虑了镜头与成像平面的非平行性。相机参数矩阵包含光学中心坐标和焦距，用于将世界坐标转换为像素坐标。 实验的核心环节是鸟瞰视角转换。通过比较图像中实际棋盘格角点与理想位置，计算出映射矩阵，将每个像素点映射到棋盘格坐标系，从而获得鸟瞰视角。具体步骤包括读取、标注棋盘格、使用calibrateCamera函数获取相机参数，然后进行畸变矫正和图像剪切，最后生成鸟瞰图并进行视角调整。 实验结果显示，使用自己拍摄的照片进行正畸后，棋盘格被正确地映射到左上角，视角可通过参数调整。然而，过程中也遇到过模糊图像的问题，通过调整视角变换矩阵参数解决了此问题。 总结来说，这次实验加深了对Python在相机标定和图像处理中的应用理解，也解决了实际操作中遇到的问题，如视角转换矩阵的正确使用。OpenCV开发笔记（七十七）：相机标定（二）：通过棋盘标定计算相机内参矩阵矫正畸变摄像头图像
在OpenCV开发中，相机标定是关键步骤，特别是对于矫正畸变的摄像头图像。畸变矫正需要全方位的标定，尽可能覆盖相机的所有像素，且拍摄角度需多样，确保远近和斜向角度的覆盖。本文主要通过一张展示如何计算相机内参矩阵。
在项目实践中，推荐使用半自动半人工的方式来获取标定，例如，利用软件自动检测棋盘格角点，当角点位于预设区域时截图，逐个区域进行标定。一张图的标定可能不够精确，内参矩阵的精度受限，特别是对于未覆盖区域，可能会导致图像问题。
相机标定过程分为四个步骤：首先，初始化世界坐标系，包括设置视口处的z坐标；其次，从识别出的图像中提取角点；接着，使用calibrateCamera函数计算内参矩阵和畸变系数，参数较少但结果重要；最后，通过initUndistortRectifyMap函数计算畸变校正映射表，用于后续的图像去畸变。
值得注意的是，标定准确性依赖于多视图的使用，标定板在不同图像中要有足够的视场。如果遇到识别问题或校准结果不准确，如无法识别图像或四角偏差，需检查是否所有关键区域都被充分覆盖，并尝试更换进行标定。
