在对视频图像进行分析处理的时候首先需要对所获取的监控视频进行相机标定，以此来获取相机的内参和外参，然后对由于相机本身因素和相机镜片因素所导致的畸变（径向、切向）校正，得到可用于空间分析和处理的视频图像。

>>>文章索引<<<相机标定（一）-原理及内参、外参相机标定（二）-畸变校正，张正友标定法相机标定（三）-相机成像模型1人眼&相机结构1.1类比类比来说，相机就是计算机的“眼睛”：1.2成像本质上来说，

引言很多人在做相机标定时，可能大部分只是知道相机标定就是把像素坐标换算成机台的实际坐标，但是具体原理是怎样来的？

因此，做好相机标定，提高标定精度是做好后

文章目录一：相机坐标系，像素平面坐标系，世界坐标系，归一化坐标系介绍1：概述公式二:实现1：整体流程4：求出每张图像的单应性矩阵并用LMA优化5：求解理想无畸变情况下的摄像机的内参数和外参数6：应用最小二乘求出实际的畸变系数7：综合内参，外参，畸变系数，使用极大似然法(LMA)，优化估计，提升估计精度8：得出相机的内参，外参和畸变系数9：OpenCV模型三：畸变修复（去畸变）四：总结原文链接：地址

详细的原理可以看这篇计算机视觉-相机标定，写的很赞Step1.准备首先准备打印好的黑白棋盘格图片，并且保证表面的平整，例如35*35的棋盘格，贴在亚克力板上。

相机标定原理文章目录相机标定原理前言一、采集图像二、基于Matlab单双目标定流程采集棋盘图三、基于OpenCV-Python双目标定流程检测棋盘格角点对角点进行亚像素精细化单目标定双目标定双目校正保存标定参数读取标定参数代码示例参考前言相机标定可以说是计算机视觉

一、什么是齐次坐标和齐次坐标系齐次坐标齐次坐标是一个相机标定问题的关键理论之一，所以就此问题分析一下。

Kinect2相机标定与点云数据获取1、介绍2基于Gazebo搭建物体识别仿真环境2.1Gazebo简介2.2创建仿真环境3三维物体识别3.1基于模板匹配的物体识别流程3.2基于二维模板的物体识别3.3

原文链接如下：http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48915149上一节我们使用张正友相机标定法获得了相机内参，这一节我们使用RobustPlanarPose

张建贺实验设计1外参重复性精度测试：（同内参，不同外参特征点,9选择4，组合）1外参几乎没有什么重复性误差???只要4对都正确，则刚性匹配基本正确解释：激光点云到相机转换本身的刚性匹配，而相机坐标系到图像坐标系是非刚性匹配。（不同内参，同特征点外参）猜测结论：1内参重复性误差大的原因内参的求解是非线性求解，标定时图像采样姿态分布不同，会导致覆盖不到的图像区域匹配误差大的情况。2点云投影图像局部不准

2.外参标定板设计标定板分为垂直标定板和水平标定板，由于地面的水平标定板不容易被检测到，本文采用垂直标定板进行相机标定。

【立体视觉（三）】之张正友标定法原理一、相机标定二、参数求解一）闭合解二）极大似然解三）考虑相机畸变三、实验流程此为个人学习笔记，在各处借鉴了不少好图好文（参考文献在文末），主要是对相关知识进行梳理，以期形成自己的体系

一、OpenCV标定的几个常用函数findChessboardCorners()棋盘格角点检测boolfindChessboardCorners(InputArrayimage,SizepatternSize,OutputArraycorners,intflags=CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH+CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);第一个参数是输入的棋盘格图像（可

搞图像处理离不开相机标定。但是在某些小项目中，我们希望尽可能快速简单地完成相机标定这一过程，而不希望为了获得几个相机参数而大动干戈的写代码。

一.原理：1.四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、像素坐标系、成像平面坐标系。我们可以把现实生活遇到的任何事物用坐标系表示出来，也可以用坐标系表示整个世界，于是便建立起了世界坐标系。想象一下，摄像机拍摄的是一张二维图片，因此整个摄像机可以用一个坐标系去标识它获取到的某个物体的位置，这是相机坐标系。像素坐标系就是相片的坐标系。成像平面坐标系类似于像素坐标系。原本我们期望的拍摄效果：是每个坐标系中的像

OpenCV实战（23）——相机标定0.前言1.数字图像成像原理2.相机标定2.1执行相机校准2.2使用已知相机参数校准2.3使用圆网格进行校准3.完整代码小结系列链接0.前言我们已经了解了相机如何通过在

2.相机标定概述系统采用宫格标定确定像素坐标和物理坐标一一对应关系，同时利用3点或者多点旋转标定求出旋转中心系统采用宫格标定，自定义行列数和间距及

它提供了一套完整的结构从运动（Structure-from-Motion,SFM）框架，包括图像处理、特征描述和匹配、相机标定、相机位姿估计等等。而Open

1相机几何与标定1.1相机模型中的坐标系1.2四种坐标系之间的转换1.3相机内参1.4相机标定2传统三维重建2.1RGBD三维重建2.1.1KinectFusion2.1.2BundleFusion2.1MVS

文章目录文章目录前言一、代码讲解1、SingleCamera2、SingleCamera::compose()3、SingleCamera::svdP()

YOLOv5+单目测距（python）1.相关配置2.测距原理3.相机标定3.1：标定方法13.2：标定方法24.相机测距4.1测距添加4.2细节修改（可忽略）4.3主代码5.实验效果相关链接1.YOLOV7

文章目录1.双目检测1.1调用相机1.2分割画面2.双目标定2.1相机标定2.2获取参数3.双目测距3.1立体校正3.1.1校正目的3.1.2校正方法3.1.2相关代码3.2立体匹配和视差计算3.3深度计算

YOLOv7+单目测距（python）1.相关配置2.测距原理3.相机标定3.1：标定方法13.2：标定方法24.相机测距4.1测距添加4.2主代码5.实验效果相关链接1.YOLOV5+单目测距（python

目录相机标定的概念a.相机标定的定义b.相机标定的目的相机标定的过程a.标定板选择b.标定板摆放及拍摄c.标定板角点提取张正友标定法a.反解相机矩阵b.反解畸变系数使用Python进行相机标定a.安装OpenCVb

估计相机参数的过程称为相机标定(cameracalibration)。相机标定是使用已知的真实世界模式(例如棋盘)来估计相机镜头和传感器的外在参数(旋转和平移,Rotation(R)andTran

目录2相机标定步骤2.1张正有标定操作步骤2.2张正有标定原理2相机标定步骤与原理参考文章：三步骤详解张正友标定法_谜之_摄影爱好者的博客-CSDN博客1998年，张正友提出了基于二维平面靶标的标定方法

前言原文发表于我的公众号：ADAS之眼，链接原文连接“CIS可见光相机是ADAS的眼睛，而相机标定则是其应用的基础，本文为初学者讲述了相机标定的模型以及逻辑，最后使用opencv中自带的例程演示了相机标定的

一、相机标定的目的我们首先要明白两个问题：1、相机是如何成像的？2、相机标定的目的是什么？1、相机是如何成像的呢？相机成像系统中，共包含四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。

相机标定实用方案相机标定就是确定相机内参和外参的过程，其结果精度会直接影响视觉系统后续工作的准确性。

【OpenCV】双目相机标定、极线矫正、SIFT匹配以及深度估计双目标定直接打开双目相机处理图片：（这块代码没测试过，不保证一定正确）极线校正SIFT匹配深度估计双目标定双目标定有很多示例，就不多讲，直接放代码

双目相机标定步骤：检测棋盘格角点retL,cornersL=cv2.findChessboardCorne

ubuntu20.04noetic杰瑞微通usb_cam（分辨率640x480）宏基暗影骑士笔记本1.1usb_cam连接：1）相机usb–电脑usb1.2usb-cam启动1）相机配置可参考：usb_cam相机ROS配置2）相机标定可参考

鱼眼相机外参的计算和图像的透视变换_求解鱼眼相机外参_Mega_Li的博客-CSDN博客我：你是opencv专家，教我计算鱼眼相机的外参，用c++代码实现openai(chatgpt4):计算鱼眼相机的外参需要使用相机标定和姿态估计两个步

一、针孔相机模型：1.单目相机成像原理（小孔成像）：2.单目相机标定：（1）相机成

视觉测量定位中，双面相机高精度标定是一个重要的步骤。下面是关于如何进行双面相机高精度标定的说明和C++和Python代码实现。1.双面相机高精度标定的原理双面相机高精度标定的目的是确定相机内部参数和外部参数。其中，内部参数包括焦距、主点和畸变系数等，外部参数包括旋转矩阵和平移向量等。标定过程中需要使用一组已知的三维空间点和它们在两个相机中的对应二维图像点。通过求解内部参数和外部参数，可以得到两个相

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达实现功能实习公司的项目，复现CognexVisionPro3D的大部分内容，涵盖眼在手外、眼在手上，包括相机标定、手眼标定、3D定位计算位移偏差

1、拍摄环境变化2、标板的平整程度3、像素的大小我用一组相机标定照片（4000，3000）像素的标定返回ret=1.2。

Android双目三维重建：Android双目摄像头实现双目测距目录Android双目三维重建：Android双目摄像头实现双目测距1.开发版本2.Android双目摄像头3.双目相机标定(1)双目相机标定

摘自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/389653208相机成像主要有4个坐标系：成像的过程实质上是几个坐标系的转换。首先空间中的一点由世界坐标系转换到摄像机坐标系，然后再将其投影到成像平面(图像物理坐标系)，最后再将成像平面上的数据转换到图像平面(图像像素坐标系)。image.png对应的左乘矩阵公式image.png1相机内参相机内参的作用是把坐标从[相机坐标系]转

相机标定姿态估计在许多计算机视觉的应用中都是十分重要的环节，在机器人导航、增强现实等场景中广泛运用。这个过程主要基于找到点在真实3d环境中的坐标和2d图像中的对应坐标。

`的解决方法1.问题描述2.解决方法参考链接写在前面kalibr标定工具箱问题汇总kalibr的安装使用方法：ZED2相机标定–双目、IMU、联合标定一、运行一段时间报错SplineCoefficientBufferExceeded.Setlarger

由于项目需要，重拾相机标定，基于opencv的便捷性，便重新学习了下其中的相机标定，本文讲述下三种标定图案的生成和打印。

文章目录效果一、相机标定的是什么？

在后面进行求解的时候还需要用到重力加速度（包括大小和方向），对于速度比较敏感的条件下，比如说无人机，又要精确的速度信息，因此，如何有效的在紧耦合系统处理之前计算出这些量，对整个紧耦合系统的鲁棒性有着重大的意义（其实这里就可以理解成相机标定一样

ZED2代相机+nvidiajetsonAGXxavier踩坑记录项目描述nvidiajetsonAGXxavier就不详细介绍了，jetson系列嵌入式开发板比一般的arrch64开发板多了CUDA，

一、相机投影模型1、小孔成像2、相机模型中的四个平面坐标系3、像主点偏移4、畸变现象与内参矩阵5、外参矩阵二、相机标定：张正友棋盘格标定法1、张正友棋盘格标定法描述2、计算外参和内参2.1计算单应性矩阵

包含生成文档所需的源文件寄辅助脚本include：包含入口头文件modules：算法模块的源代码2.modules目录注释opencv_calib3d：包含Calibration（校准）加3D的组合缩写相机标定和三维重建

本节主要介绍MVP(Model-View-Projection-模型视图投影)相关概念，来说明三维空间中的物体是如何映射到二维屏幕上的。其中包括：View/CameraTransformation（视图/相机变换）ProjectionTransformation（投影变换）OrthographicsProjection（正交投影）PerspectiveProjection（透视投影）ViewPor

相机已经存在很长很长时间了。然而，随着20世纪末廉价针孔相机的出现，针孔相机在我们的日常生活中司空见惯。不幸的是，这种廉价是有代价的:严重的扭曲。幸运的是，这些都是常量，通过标定和一些重新映射，我们可以纠正这一点。此外，通过标定，还可以确定相机的自然单位(像素)和现实单位(例如毫米)之间的关系。1.理论对于畸变，OpenCV考虑了径向和切向畸变。对于径向畸变，采用以下公式:xdistorted=x