一． 什么是摄像机标定
二． 摄像机标定理论基础
摄像机标定包括成像模型和求摄像机参数。不同的摄像机成像模型对应不同的参数集合，不同的参数集合又对应不同的求解方法。因此，应根据实际应用场合选择合适的摄像机标定方法。摄像机成像模型包括线性模型和非线性模型。
线性模型是根据小孔成像原理，建立像点和对应物体表面空间点的几何位置关系，描述的是理想情况，即像点、投影中心和空间点三者是共线关系。实际应用中，由于立体视觉系统，摄像机的物理构造产生各种畸变，使得实际像点位置会偏移理想像点位置，造成像点、投影中心和相应的空间点之间的共线关系受到破坏，所以需要建立畸变校正模型，即非线性模型。一个完整的成像模型应当包括线性模型和非线性模型。基于此，下面首先介绍摄像机线性模型。
⑴四个常用坐标系
为定量描述光学成像过程，定义四个坐标系，如图1。
是相机坐标系，
是固定在摄像机上的直角坐标系，其原点Oc定义在摄像机的光心，Xc，Yc轴分别平行于成像平面坐标系的x, y轴，z 轴与光轴重合，即 z 轴垂直于摄像机的成像平面。光心到图像平面的距离作为摄像机的有效焦距 f 。
④世界坐标系：
由于摄像机和物体可以安放在环境中的任何位置，因此还需要在环境中选择一个基准坐标系来描述摄像机的位置，并用它来描述环境中任何物体的位置，这个坐标系就叫做世界坐标系 。这是一个假想的坐标系，用作一般参考，可根据具体情况来选择。由于它的选取具有随意性，故在计算机视觉中通常以所测物体的中心三维坐标系或摄像机坐标系来定义世界坐标系的。世界坐标系与相机坐标系关系式
注意：
fu，fv，u0，v0这四个参数只与摄像机内部结构有关，fu，fv 是以像素为单位的焦距， 我们称之为摄像机内部参数。内参数矩阵不依赖场景的视图，一旦计算出，可以被重复使用（只要焦距固定）。R ， t完全由摄像机和世界坐标系的相对位置决定，称之为摄像机外部参数。
三. 相机的非线性畸变
注：上式有错误，p1,p2相互调换就对了
其中k1，k2是一阶、二阶径向畸变系数，p1，p2是一阶、二阶切向畸变系数。
正因为畸变，所以相机标定就是要求出这些参数。然后对畸变图像的每一个像素点进行矫正。相关标定算法后续给出。
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