相机标定详解：原理、OpenCV与Matlab实践

"这篇博客是作者对相机标定的个人理解和总结，主要涉及相机标定的重要性、原理，以及OpenCV和Matlab中的相关函数。文章提到了单目相机模型，并详细解释了相机坐标系、像平面坐标系和世界坐标系之间的关系。作者还分享了一些关于相机标定的优秀博文资源，帮助读者深入理解这一主题。" 相机标定是机器视觉领域中的关键技术，它关乎着系统精度，直接影响到后续的图像处理和三维重建的效果。相机标定的目的是确定相机内参和外参，内参数包括焦距、主点坐标等，外参数包括相机在世界坐标系的位置和姿态。通过标定，可以消除镜头畸变，将三维世界中的点转换到二维图像平面上。 单目相机模型通常包括三个坐标系：世界坐标系、相机坐标系和像平面坐标系。世界坐标系是全局参考系，相机坐标系以光轴中心O为原点，z轴遵循右手规则，像平面坐标系则对应于实际图像，以图像左上角为原点。在单目相机模型中，一个点在世界坐标系下的位置[pic]会通过一系列变换投影到像平面坐标系[pic]。相机的焦距[pic]、光轴与像平面的夹角[pic]（通常[pic]近似等于90度）以及主点坐标[pic]在这一过程中起着关键作用。 相机到像平面的投影变换涉及到像素单位和物理单位的转换。投影中心[pic]位于相机光轴与像平面的交点，它的坐标[pic]是像素单位。每个像素在x和y方向上的物理尺寸[pic]和[pic]（像素/毫米）定义了像素与毫米的线性关系。通过这种关系，可以将相机坐标系的点转换到以像素为单位的像平面坐标系，公式(1)和(2)描述了这个过程。 相机标定通常使用OpenCV或Matlab中的函数来实现，这些工具提供了自动标定板检测和优化算法，简化了标定流程。作者提到的几篇博文涵盖了OpenCV的单目标定、双目标定以及立体视觉的实现，是学习相机标定的宝贵资源。通过理论学习和实践操作，可以更深入地理解相机标定的意义和原理。