相机标定原理介绍（二）

标签：坐标   投影矩阵   使用   strong   mat   流程   并且   最小二乘法   原理   

所有的相机标定方法，本质都是在求取内参和外参中所含的参数。

基于3D标定物的标定方法

使用基于3D标定物进行相机标定，是一种传统且常见的相机标定法。计算机视觉中，经典的3D标定物，棋盘方形格图案，并且提供其中角点的精确坐标。

主要流程

这一类标定法，主要包括四个步骤：

1. 检测每张图片中的棋盘图案的角点；

2. 通过使用线性最小二乘法估算相机投影矩阵P；

3. 根据P矩阵就解内参矩阵K和外参矩阵R，t;

4. 通过非线性优化，提高K，R，t矩阵的精度。

除了上述的流程，还有另外一种做法是先通过非线性优化改善相机投影矩阵P，然后获得相机内参和外参。

相机标定原理介绍（二）

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原文地址：http://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/6600961.html