控制点成像下的像差系数求解方法：Docker+Jenkins+Harbor+GitLab实践

摄像测量学是近年来快速发展的交叉学科，融合了摄影测量、光学测量、计算机视觉和数字图像处理等领域。其核心是利用摄像机或照相机获取动态或静态景物的数字图像，通过精确的图像处理和三维信息求解，实现对目标结构参数或运动参数的测量和估计。 摄像测量的内涵主要包含两部分：首先，它是研究二维图像与三维物体之间成像投影关系的测量学原理，这涉及到目标在不同空间坐标系下的转换。其次，它强调通过计算机视觉技术自动识别并定位图像中的目标，这是与常规图像处理相比的一大优势，更注重目标定位的精度。 摄像测量的历史可以追溯到摄影术的诞生，早期主要用于模拟摄影测量，随着技术进步，摄影测量精度不断提高。计算机视觉的兴起使得摄像测量进入了一个全新的阶段，尤其是多视几何理论的发展，使摄像测量能够处理更多复杂的场景，并实现对目标的自动匹配和定位。 在实践中，摄像测量常利用普通摄像机而非专业摄影测量相机，通过精密的标定过程，使这些设备具备测量能力。例如，通过公式(3.2.15-18)，可以建立关于像差系数的线性方程组，通过控制点的成像求解这些系数，进而校准摄像机参数，确保图像的准确投影。 摄像系统的标定是摄像测量的关键步骤，因为它关系到图像的精度和最终测量结果的可靠性。标准的标定方法可能包括内参矩阵和外参矩阵的计算，通过控制点的重投影误差来优化像差模型，确保像点在理想条件下的正确映射。 基于控制点成像求解像差系数的过程是摄像测量中一项关键的技术，它涉及数学建模、图像处理和系统标定等多个环节，旨在实现从二维图像到三维世界的高效转化，为各种领域，如建筑、机器人导航、自动驾驶等提供高精度的数据支持。