攝像機的標定問題是機器視覺領域的入門問題，可以分為傳統的攝像機定標方法和攝像機自定標方法。定標的方法有很多中常見的有：tsai（傳統）和張正友（介於傳統和自定標）等， 攝像機成像模型和四個座標系（通用原理）。
攝像機模型採用經典的小孔模型，如圖中oc（光心），像面π表示的是視野平面，其到光心的距離為f（鏡頭焦距）。
四個座標系分別為：世界座標系（ow），攝像機座標系（oc），影象物理座標系（o1，單位mm），影象畫素座標系（o，位於視野平面的左上角，單位pix）。
空間某點p到其像點p的座標轉換過程主要是通過這四套座標系的三次轉換實現的，首先將世界座標系進行平移和轉換得到攝像機座標系，然後根據三角幾何變換得到影象物理座標系，最後根據畫素和公制單位的比率得到影象畫素座標系。（實際的應用過程是這個的逆過程，即由畫素長度獲知實際的長度）。
ps：通過攝像頭的標定，可以得到視野平面上的mm/pix解析度，對於視野平面以外的物體還是需要通過座標轉換得到視野平面上。
轉化的過程和公式參見：攝像機標定原理(關鍵是三個座標系).ppt
2 張正友演算法的原理
zhang法通過對一定標板在不同方向多次（三次以上）完整拍照，不需要知道定標板的運動方式。直接獲得相機的內參（參考文獻上矩陣a）和畸變係數。該標定方法精度高於自定標法，且不需要高精度的定位儀器。
公式三項依次表示，徑向畸變，切線畸變，薄稜鏡畸變。opencv中函式只能給出k1,k2,p1,p2。
還存在另外一種畸變模型，見《攝像機標定演算法庫的設計和試驗驗證》一文26 page。（也不知道出處）
ps:單從公式推導的過程來看，第一組公式等號右邊應該是u0。
key：這個方程怎麼求？x,y 代表理想的影象座標（mm），是未知數（不太可能是已知數，xike說的是不考慮畸變的投影值，這個就太簡單了）。
cvmat);#include "cvut.h"
#include #include #include using namespace cvut;
using namespace std;
void main()
if (0 == cvfindchessboardcorners( view.cvimage, board_size,
image_points_buf, &count, cv_calib_cb_adaptive_thresh ))
else
}delete image_points_buf;
cout<
matriximage_points(1,image_points_seq.cvseq->total,2);
matrixpoint_counts(1,image_count,1);
matrixintrinsic_matrix(3,3,1);
matrixdistortion_coeffs(1,4,1);
matrixrotation_vectors(1,image_count,3);
matrixtranslation_vectors(1,image_count,3);
int i,j,t;
for (t=0;ttotal,str,10);
cout
for (i=0;iimage_points2(1,point_counts(0,0,0),2);
int temp_num = point_counts(0,0,0);
cout<
fout<
for (i=0;irotation_vector(3,1);
matrixrotation_matrix(3,3);
fout<
fout<
張正友標定學習
張正友標定學習 1 標定的理解 影象和三維空間的物體存在某一種對應關係，可以表示為x mx，而其中的m就表示一種幾何模型，這個相機模型中的引數就是相機引數，所以確定相機引數 內參 外參 的過程就為標定。2 從計算機視覺角度理解成像過程 簡化成像模型 薄透鏡針孔模型 圖 成像過程 如上圖所示，從計算機...
張正友相機標定
1.關於資料說明 張正友標定2000 lm演算法1978 the levenberg marquardt algorithm,implementation and theory opencv 參考 其中關於calibratecamera函式可見 此函式會輸出乙個3x3內參矩陣，乙個5維畸變係數，n幅...
張正友標定法原理 張正友標定演算法原理詳解
擊上方 新機器視覺 選擇加 星標 或 置頂 重磅乾貨，第一時間送達 張正友標定 是指張正友教授1998年提出的單平面棋盤格的攝像機標定方法 1 文中提出的方法介於傳統標定法和自標定法之間，但克服了傳統標定法需要的高精度標定物的缺點，而僅需使用乙個列印出來的棋盤格就可以。同時也相對於自標定而言，提高了...