目錄
標定的緣由
1、拍攝光線
2、角點檢測的函式
3、標定板的列印精細程度
關於相機標定的部落格和**現在已經多到魚龍混雜的層面，多數初學者在眾多資料中翻來翻去，然而對很多的標定細節和原理性知識知之甚少，以致於停留在跑demo的級別。本人在翻看大量的部落格**基礎上，深感有必要將相機標定的知識進行一些歸納總結。由於才疏學淺，可能會在下面的文章中出現這樣或者那樣的錯誤，懇請大家直接指出錯誤，我一定深刻反思，立即整改。
談到相機標定，我們首先便會從世界座標系，相機座標系，影象座標系和畫素座標系談起。然而，這其實會讓很多人有一種困惑：為什麼要進行相機標定？
因為相機的中存在畸變，主要為徑向畸變和切向畸變；針對雙目相機，還要通過標定獲取兩個相機之間的引數（旋轉和平移）。首先，我們這裡順水推舟，主要介紹一下相機的畸變究竟為什麼無法從硬體層面消除，而一定要通過標定演算法。
相機的主要部件包括鏡頭（lens）和感光感測器(cmos/ccd)。相機的成像主要是基於理想的小孔成像模型，但是針孔模型難以收集足夠的光線，保證影象的清晰性。為了保證相機的收集光線的能力，透鏡應運而生，帶著各類畸變而生。很顯然，畸變是相機的與生俱來的東西。
其中，徑向畸變主要是由於鏡頭的球形形狀造成，影象畫素點以畸變中心為中心點，沿著徑向產生的位置偏差，從而導致影象中所成的像發生形變。切向畸變主要是由於相機的裝配造成。理想的相機裝配結果是sensor的法線和lens的主光軸完全重合，lens的光軸恰好垂直於cmos的圓心處，但是事與願違，即使最精密的加工精度和裝配精度也無法保證此類狀態。這也就意味著拍攝得到的影象中心不是光軸的中心，光心和影象中心之間存在xshift,yshift,最終導致，實際物體在影象的形狀發生歪曲。另外，雙目相機的要求的兩個相機的光軸完全是平行，相機的各引數越一致越好，從而保證左右拍攝影象的一致性，同樣，現在的相機裝配精度難以在低成本的條件下達到很高的精度，左右相機的光軸的位移和各個方向的轉角誤差，直接影響左右影象校正以後的有效畫面篇幅的大小。現階段國內的部分鏡頭廠商通過aa裝置能過達到左右相機的光軸在10pixel左右的裝配精度，和日韓企業還差乙個檔次。
徑向畸變和切向畸變圖（matlab 老版本工具箱繪製）
在此，我們不得不鄭重提醒很多雙目視覺研究者，應該更加關注那些成本低，測距精度高，適應性強的「雙目產品」。雙目視覺理論發展已經數十年，應用領域仍然侷限於很多固定場景，最近幾年也開始應用在無人機和自動駕駛領域，但是依然面臨著測距精度和相機結構相矛盾的現狀。測距精度越高，左右雙目相機的位置的越要求絕對不變，但是，由於外力或環境溫度變化往往會導致相機結果發生微小變化（微公尺級別），最終導致測距精度急劇下降，或是隨著時間的累積，精度變差。當然，現階段的自標定演算法的魯棒性有待進一步提高。
現階段影響標定的精度的主要因素：
拍攝光線不佳，影象噪點較多，影響角點檢測的準確性。
opencv和matlab提供的角點檢測函式檢測出的角點座標，存在差異。下圖為拍攝同一標定板獲取的平行等位誤差和視差，左圖為matlab，右圖為opencv。做了大量實驗發現，opencv提供的角點檢測函式得到資料的方差比matlab的結果均要偏大。
一般而言，如果自己的專案對測距精度要求不是很好，自己隨便列印一張黑白棋盤格的標定板即可。但是對於車載雙目adas必須要求整個系統的高可靠性能。因此，需要特別定製高精度的標定板。下圖為使用兩張**相差接近10倍的標定板求出的板上角點處的視差。
（有緣千里來相會，雙目技術研究群 595083461）
車載雙目ADAS（七） 雙目相機的設計
近年來，基於公釐波雷達和雷射雷達的方案已經廣泛用於高階汽車，公釐波雷達的主要優勢體現在具有很強的抵抗環境干擾的能力，可穿透霧 煙 灰塵等，具有全天候全天時工作的能力，可直接檢測前方車輛的距離和速度。雷射雷達的主要優勢體現在極精準的測距能力。然而，不論是公釐波雷達還是雷射雷達，均存在一些致命缺點，比如...
ZED2雙目相機 IMU標定
本文主要使用了kalibr工具標定zed2雙目相機 imu，並執行vins fusion。闡述了標定板的選擇方法，以及標定中的注意事項。zed2相機標定及執行vins mono 用imu utils標定imu，之後用於kalibr中相機和imu的聯合標定 ubuntu16.04利用kalibr工具進...
ORB SLAM2 雙目稀疏立體匹配學習
這部分主要在frame.cc檔案中 對應函式為 frame frame const cv mat imleft,const cv mat imright,const double tamp,orbextractor extractorleft,orbextractor extractorright,...