相机标定中的战斗机--张氏标定法

张正友标定法--相机标定中的灭霸！

在上学期接触过calibration以后，下定决心要学一下张正友标定法的，然后没来的及学，寒假弥补一下。

参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/136827980

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上面那3个矩阵相乘以后，得到单应矩阵H。

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就是说要想发挥出相机的高精度测量的能力，必须要进行标定。虽然相机在出厂的时候有标定的参数，但是这个出厂内参在实际使用过程中还是存在误差的，因此需要我们自行标定。

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张氏标定法的地位，上图所示。

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张正友标定法的简明流程，就是通过自行打印的棋盘格，然后从不同角度获取照片。然后一顿计算，便得到了我们想要的内参。

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标定说白了还是在提高相机的精度。

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这四个坐标系算是老朋友了，其中图像坐标系和像素坐标系是在一个平面上的，只不过两个坐标系的坐标原点不同，然后图像坐标系用xy表示，像素坐标系用uv表示。通常在写代码的时候我们一般默认uv就是像素坐标系上的点。

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上图就是4个坐标系之间的关系。

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基元矩阵：就是绕着一个轴进行旋转的旋转矩阵，比如只绕着x轴旋转，那么这个旋转矩阵就叫做基元矩阵。(这个我第一次见)

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正交矩阵和旋转矩阵之间的关系，首先正交矩阵的行列式的绝对值为1，当正交矩阵的行列式为1时，此矩阵为旋转矩阵。如果正交矩阵的行列式为-1，那么这个矩阵称为镜面反射矩阵。

镜面反射变换：当xyz三维空间时，镜面反射变换就是 x=x’ y=y’ z=-z’ 就是沿着z轴对折了一下，当然这里是举个例子，也可能沿x轴或者y轴对折。

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对乘法封闭。

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径向畸变的相关内容。

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上面的k1 k2 k3 p1 p2都是需要求解的畸变参数，这里的话畸变就是因为透镜的形状所引起的，但是这个畸变可以用数学的方式进行消除，所以没在透镜上面做文章。

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这个图还是需要熟悉的。从世界坐标系到相机坐标系到图像坐标系再到像素坐标系。然后分别对应的矩阵，每个矩阵里面的含义都要知道。然后dx dy表示一个像素对应了多少米，这样就把米这个长度单位转换到了像素上面。

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单应矩阵的应用：

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算是单应矩阵的应用，发现视角转变竟然是用的单应矩阵。

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单应矩阵，使用相机拍摄棋盘格，然后进行H的计算。

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张氏标定法就介绍到这里，对于这个方法的话如果不理解，也可以正确标出内参。使用matlab工具箱即可，集体操作过程可以自行百度搜索。