關(guān)于Opencv實(shí)現(xiàn)的代碼，參考：
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52939318

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相機(jī)從生產(chǎn)出廠時(shí)，存在一些難以避免的畸變。這種鏡頭畸變可以通過矯正來達(dá)到最佳的拍攝效果。標(biāo)定板要拍攝不同角度的20張照片，是因?yàn)殓R頭僅通過三五張照片難以完成自身的校準(zhǔn)，這個(gè)時(shí)候，鏡頭需要多張不同角度的照片，去告訴它，鏡頭究竟處于何種狀態(tài)。每次拍攝照片時(shí)，要求標(biāo)定板全部入鏡，且可手動調(diào)節(jié)光圈和焦距，使拍攝效果達(dá)到最佳。

相機(jī)的標(biāo)定其實(shí)也受手動角點(diǎn)選取的影響，選取的越準(zhǔn)確，校準(zhǔn)的效果越好
作者：咕嚕咕嚕
鏈接：https://www.zhihu.com/question/29448299/answer/359778603
來源：知乎
著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)轉(zhuǎn)載請注明出處。

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相機(jī)標(biāo)定的目的是確定相機(jī)的一些參數(shù)的值。通常，這些參數(shù)可以建立定標(biāo)板確定的三維坐標(biāo)系和相機(jī)圖像坐標(biāo)系的映射關(guān)系，換句話說，你可以用這些參數(shù)把一個(gè)三維空間中的點(diǎn)映射到圖像空間，或者反過來。
相機(jī)需要標(biāo)定的參數(shù)通常分為內(nèi)參和外參兩部分。外參確定了相機(jī)在某個(gè)三維空間中的位置和朝向，至于內(nèi)參，可以說是相機(jī)內(nèi)部的參數(shù)（這好像是廢話…笑），我覺得需要引入一點(diǎn)光學(xué)的東西來更好地解釋一下?，F(xiàn)有的相機(jī)都至少包含一個(gè)光學(xué)鏡頭和一個(gè)光電傳感器（CCD或CMOS）。通過鏡頭，一個(gè)三維空間中的物體經(jīng)常會被映射成一個(gè)倒立縮小的像（當(dāng)然顯微鏡是放大的，不過常用的相機(jī)都是縮小的），被傳感器感知到。
1） 理想情況下，鏡頭的光軸（就是通過鏡頭中心垂直于傳感器平面的直線）應(yīng)該是穿過圖像的正中間的，但是，實(shí)際由于安裝精度的問題，總是存在誤差，這種誤差需要用內(nèi)參來描述；
2） 理想情況下，相機(jī)對x方向和y方向的尺寸的縮小比例是一樣的，但實(shí)際上，鏡頭如果不是完美的圓，傳感器上的像素如果不是完美的緊密排列的正方形，都可能會導(dǎo)致這兩個(gè)方向的縮小比例不一致。內(nèi)參中包含兩個(gè)參數(shù)可以描述這兩個(gè)方向的縮放比例，不僅可以將用像素?cái)?shù)量來衡量的長度轉(zhuǎn)換成三維空間中的用其它單位（比如米）來衡量的長度，也可以表示在x和y方向的尺度變換的不一致性；
3）理想情況下，鏡頭會將一個(gè)三維空間中的直線也映射成直線（即射影變換），但實(shí)際上，鏡頭無法這么完美，通過鏡頭映射之后，直線會變彎，所以需要相機(jī)的畸變參數(shù)來描述這種變形效果。

然后，說到為什么需要20張圖片，這只是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)值，實(shí)際上太多也不好，太少也不好。單純從統(tǒng)計(jì)上來看，可能越多會越好，但是，實(shí)際上圖片太多可能會讓參數(shù)優(yōu)化的結(jié)果變差，因?yàn)槠灞P格角點(diǎn)坐標(biāo)的確定是存在誤差的，而且這種誤差很難說是符合高斯分布的，同時(shí)，標(biāo)定過程所用的非線性迭代優(yōu)化算法不能保證總是得到最優(yōu)解，而更多的圖片，可能會增加算法陷入局部最優(yōu)的可能性。拍照時(shí)的標(biāo)定板位置和朝向的多樣性，會讓內(nèi)參的估計(jì)更為準(zhǔn)確。準(zhǔn)確的內(nèi)參可以較好地把整個(gè)圖像的畸變都進(jìn)行矯正，但如果給定的標(biāo)定板的位置過于單一，比如都是在圖像的左上角，那么優(yōu)化得到的內(nèi)參也可能只會比較好地糾正圖像左上角的畸變。推薦找個(gè)畸變較大的鏡頭做做實(shí)驗(yàn)，會更形象。

作者：大餅土博
鏈接：https://www.zhihu.com/question/29448299/answer/74502055
來源：知乎
著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)轉(zhuǎn)載請注明出處。

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我們繼續(xù)看看，通過攝像機(jī)標(biāo)定我們可以知道些什么:
1.外參數(shù)矩陣。告訴你現(xiàn)實(shí)世界點(diǎn)(世界坐標(biāo))是怎樣經(jīng)過旋轉(zhuǎn)和平移，然后落到另一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界點(diǎn)(攝像機(jī)坐標(biāo))上。
2.內(nèi)參數(shù)矩陣。告訴你上述那個(gè)點(diǎn)在1的基礎(chǔ)上，是如何繼續(xù)經(jīng)過攝像機(jī)的鏡頭、并通過針孔成像和電子轉(zhuǎn)化而成為像素點(diǎn)的。
3.畸變矩陣。告訴你為什么上面那個(gè)像素點(diǎn)并沒有落在理論計(jì)算該落在的位置上，還tm產(chǎn)生了一定的偏移和變形！！
好了，到這里是不是明白了一點(diǎn)？上述3點(diǎn)的每一個(gè)轉(zhuǎn)換，都有已經(jīng)有成熟的數(shù)學(xué)描述，通過計(jì)算，我們完全可以精確地重現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界的任意一個(gè)點(diǎn)到其數(shù)字圖像上對應(yīng)像素點(diǎn)的投影過程。對于雙目視覺系統(tǒng)，通過立體標(biāo)定還能進(jìn)一步得到下面的參數(shù):
4.結(jié)構(gòu)參數(shù)。告訴你右攝像機(jī)是怎樣相對于左攝像機(jī)經(jīng)過旋轉(zhuǎn)和平移達(dá)到現(xiàn)在的位置。
通過結(jié)構(gòu)參數(shù)，便能把左右攝像機(jī)獲取的圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)之間的關(guān)系用數(shù)學(xué)語言定量描述，保證兩個(gè)相機(jī)都處于我們“可求”的狀態(tài)。
總的來說，攝像機(jī)標(biāo)定是通過尋找對象在圖像與現(xiàn)實(shí)世界的轉(zhuǎn)換數(shù)學(xué)關(guān)系，找出其定量的聯(lián)系，從而實(shí)現(xiàn)從圖像中測量出實(shí)際數(shù)據(jù)的目的。

當(dāng)然，其實(shí)上述的各個(gè)轉(zhuǎn)換過程大部分都不需要用戶自己一個(gè)個(gè)寫程序?qū)崿F(xiàn)，比如opencv就集成了單目標(biāo)定函數(shù)calibracamera()、畸變校正函數(shù)undistortinitialmap()、雙目標(biāo)定函數(shù)stereocalibrate()……

作者：陳明猷 https://www.zhihu.com/question/29448299/answer/102658379
來源：知乎，關(guān)于相機(jī)標(biāo)定寫的太好了。如果侵權(quán)，請私信或者發(fā)郵件，我及時(shí)刪除。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的关于相机标定的简单介绍的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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