传统相机标定法的应用场景

传统相机标定法主要用于计算机视觉中的三维重建、立体视觉、姿态估计、运动分析、目标跟踪等领域。以下是一些具体的应用场景：

1. 三维重建：通过相机标定，可以得到相机内参和外参，从而对场景中的物体进行三维重建，得到物体的三维模型。

2. 立体视觉：通过相机标定，可以得到两个相机的内参和外参，从而计算出两个相机之间的基础矩阵，从而实现立体视觉，得到场景中物体的深度信息。

3. 姿态估计：通过相机标定，可以得到相机的内参和外参，从而对物体进行姿态估计，比如车辆、飞机等的姿态估计。

4. 运动分析：通过相机标定，可以得到相机的内参和外参，从而对场景中的物体进行运动分析，比如运动物体的速度、加速度等。

5. 目标跟踪：通过相机标定，可以得到相机的内参和外参，从而对场景中的目标进行跟踪，比如跟踪运动的车辆、行人等。

总之，相机标定是计算机视觉中非常重要的一个步骤，它可以为很多应用场景提供必要的参数和信息。