标定板中如何筛选异常的角点

在相机标定过程中，角点的检测和筛选是非常重要的步骤。可以通过以下几个步骤来筛选异常的角点：

1. 角点检测：使用角点检测算法（如Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等）来识别标定板上的角点。这些算法可以通过计算像素灰度变化或图像梯度来确定角点位置。

2. 角点匹配：将角点与标定板模型中的理论角点进行匹配。这可以通过计算检测到的角点和理论角点之间的距离来实现。

3. 距离筛选：计算检测到的角点和其对应理论角点之间的距离，并设定一个阈值。如果某个角点与其对应理论角点之间的距离超过阈值，则将其视为异常角点。

4. 角度筛选：计算相邻角点之间的夹角，并设定一个阈值。如果某个角点与其相邻角点之间的夹角小于阈值，则将其视为异常角点。

5. 重复性筛选：在不同图像中多次检测同一标定板，然后对检测到的角点进行重复性检验。如果某个角点在多个图像中都能被检测到，则认为它是有效的角点，否则视为异常角点。

通过以上步骤，可以排除掉一些异常的角点，从而提高标定结果的准确性和稳定性。需要注意的是，具体的筛选方法可能会因应用场景和标定板类型的不同而有所差异。