opencv 张正友相机标定

OpenCV张正友相机标定是一种相机参数估计方法，旨在确定相机的内部参数（如焦距、主点）和畸变参数（如径向和切向畸变）。它通过使用已知三维空间中的特定平面上的一系列特征点图像及其对应的二维图像点来实现。

标定过程包括以下步骤：

1. 选择一个标定板：张正友标定方法通常使用一个十字形或棋盘格标定板。这种标定板包含已知尺寸的黑白方格，可以提供准确的特征点。

2. 采集图像：将标定板放置在相机视野内，并通过旋转、平移等手段尽可能多地采集不同角度的图像。在每个角度下，需要采集足够数量的图像。

3. 提取特征点：利用特征点检测算法（如哈里斯角点检测）在每个图像中提取标定板的特征点。特征点应该在不同图像中具有相似的位置。

4. 特征点匹配：通过将不同图像中的特征点进行匹配，建立起特征点之间的对应关系。可以使用SURF特征描述符等算法来提高匹配的准确性。

5. 相机参数估计：利用特征点之间的对应关系，使用张正友相机标定方法计算相机的内部参数和畸变参数。这通常通过最小化重投影误差来实现。

6. 评估标定结果：通过计算重投影误差来评估标定结果的质量。较低的重投影误差表示标定结果较好。

通过Opencv中提供的相机标定函数，可以方便地实现张正友相机标定方法。通过标定，我们可以得到准确的相机参数，从而在计算机视觉应用中实现更高的精度和准确性。