2023年11月13日學習記錄：機器視覺（1）——攝像機標定概括
剛開始學機器視覺，我研究的方向主要是雙目視覺測距。做機器視覺的肯定對攝像機標定並不陌生。我入坑乙個月，開始就是看看書、**，了解了大概流程和研究主要方法，無特別明確目的和壓力。然後發現沒什麼進展，不能再這樣了，得動手做。就開始動手做標定，才發現自己還是雲裡霧裡的（張正友的書看了一半多，看了不少**），不知道標定是在幹嘛，出來的資料怎麼用。感覺一直在原地繞，看起來每個講標定的文章都是那樣。今天終於弄明白了些，記錄下來，以防以後自己又忘了。
1、為什麼標定：用雙目攝像機拍照，從**裡得到一些空間資訊（比如距離，尺寸等），是要利用二維影象得到三維資訊。我們拍照的時候把空間物體資訊通過攝像機變成了二維影象，這個過程本來是不可逆的。但如果我們可以找到乙個攝像機的數學模型，就可以 ：從二維影象+模型逆推得到原來三維資訊。標定就是在找這個模型。標定板就是訓練樣本，它的一每個格仔長寬固定，至於為什麼用這樣的標定板，參考一篇文章現在很多人在學機器學習，深度學習之類的，我覺得和那些過程有點像，就是用訓練樣本（標定物：如棋盤格標定板或圓點標定板或三維靶標），來找到模型（不過要注意相機是實物，它的引數是真實存在並且固定的，這一點和神經網路不太一樣），然後再利用模型+資料（）得到結果。
2、標定原理：張正友，tassi等，可以自己去查，幾乎每個關於標定的資料都講的很清楚。主要是那幾個矩陣自己推一下，對於學過線性代數和矩陣論的，不難。
3、標定哪些引數：包括攝像機內參：焦距、主點等攝像機固有的物理引數，外參：標定板座標系到相機座標系的變換矩陣。（關於內參外參，每個資料都會講，此處不再贅述）
4、如何標定：首先你得有相機吧，然後有乙個標準標定板。相機放到工作環境，標定板要盡可能平，傾斜角度不要太大，分別拍攝標定板每個位置時左右相機單獨成的影象。然後可以開始標定了，剛開始學的話（估計看這篇文章的都是剛開始學的。。。），可以先用matlab（matlab calibration toolbox-matlab標定工具箱使用（單目標定和雙目標定） - csdn部落格 工具箱和opencv現成的**，做出來個結果，清楚了流程，自己再去改進。
5、標定後幹什麼：可以進行三維重建、測距等（目前我主要接觸的是這兩個，，，）。
還有一些細節，如優化等我沒學到呢，剛開始跑了幾次matlab工具箱的程式，標定結果很不理想。
寫的比較籠統，一到碼字，自己就懶，，，
攝像機標定到底是在幹什麼？
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