摄像机模型与标定——相机模型
在计算机视觉中，我们就是利用相机模型将三维空间点与二维图像点联系起来的。在实际中，往往有数学模型来描述摄像机模型，摄像机模型有很多，但是一般分为针孔模型（线性模型）和非线性模型。1、针孔模型 针孔模型是各种相机模型。
完整的摄像机标定分为哪几部步骤
摄像机标定步骤：一、在这里假定模板平面在世界坐标系Z=0的平面上。二、基本原理：三、其中，K为摄像机的内参数矩阵，[X Y 1]T为模板平面上点的齐次坐标，[u v 1]T为模板平面上点投影到图象平面上对应点的齐次坐标。
影响摄像机标定的因素有哪些?
1、图像处理算法：当选择的成像数学模型一定时，图像坐标和世界坐标的精度是直接影响摄像机标定精度的因素。2、标靶精度：图像坐标：标靶特征点的图像处理检测精度，目前系统采用子像素检测技术，达到误差小于0.02个像素的精度。。
摄像机标定:怎么才算标定好了?怎么看标定的精度?
fc=[ ]？[ ]里面的内容表示的标定出的焦距和误差（不确定度）。比如: fc = [657.30254 ; 657.74391] 和fc_error = [0.28487 ; 0.28937]你的结果中，其他参数cc,alpha_c,kc表示的也是这样的意思。问号前[ ]。
摄像机标定的介绍
1、[像]=M[物],这里，矩阵M可以看成是摄像机成像的几何模型。 M中的参数就是摄像机参数。通常，这些参数是要通过实验与计算来得到的。这个求解参数的过程就称为摄像机标定。
如何利用opencv计算图像畸变系数,并进行校正与摄像机标定?
1、1：只给定一张图片可以根据图像中相关特征进行标定，简单讲就是利用： line is straight 这个原理。2：目前最常用的方法，是通过二维标定板，通过对 reprojection error 最小化进行非线性优化，来实现对相机的标定。并非根据。
2、摄像机标定是根据摄像机模型，由已知特征点的图像和世界坐标求解摄像机模型参数，建立图像点与对应空间点之间的位置关系。相机标定法可分为：传统标定方法、自标定方法。传统标定法是根据标定物结构信息进行标定，可用于任意的。
3、下面以halcon标定板为例：halcon标定板兼容德国MVtech公司的Halcon和ActiveVision Tools机器视觉软件开发包。外围带边框和一个斜角，7x7圆点矩阵 以60*60mm的规格举例：7*7阵列 外边框长度：60mm*60mm 内边框长度：58.125mm*。
4、初学OpenCV之摄像机标定 最近方向定下来是双目立体视觉，主要是做重建这块的研究。大致过程是图像获取->摄像机标定->特征提取->匹配->三维重建，当然开始可以进行图像预处理，矫正，后期可以进行点云的进一步处理，如渲染表面使。
5、两台摄像机标定是为求旋转矩阵和平移矩阵，而单目为求相机内参数，目的不同，立体标定重建三维就得需要标定两个摄像机，标定为了确定内外参数包括畸变等。标定方法一样，只不过标定了两次。新手，如理解错误可以交流。谢谢！标。
