张正友标定方法流程 1.打印一张标定板，然后附加到一个平坦的表面上。 2.通过移动相机或者平面拍摄标定板各种角度的图片。 3.检测图片中的特征点 4.计算5个内部参数和所有的外部参数 5.通过最小二乘法先行求解径向畸变系数。 6.通过求最小参数值，优化所有的参数 1

摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点，为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题，依据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点，提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点，一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型，另一方面增强了摄像机标定的精度和鲁棒性。实验表明该方法有效。

摄像机的快速高精度标定一直是视觉测量中亟需解决的主要问题，目前针对不同的摄像机成像模型有多种标定方法。提出了一种基于圆形标记点以及极径、极角的棋盘格角点排序算法，实现了单目和多目摄像机的高精度全自动标定。通过实验验证了该算法对于不同位姿标定图像的有效性和稳健性，实验结果表明改进后的标定方法既保证了摄像机的标定精度，又提高了标定的自动化程度，可以广泛应用于机器视觉中的单目和双目摄像机的标定。

行业分类-设备装置-针对三自由度力反馈手控器的标定方法的平台机构

为获取视觉测量系统中二维图像到三维空间位置的变换关系,提出一种基于立体靶标的摄像机标定方法.针对无畸变小孔成像模型,使用最小二乘法求解初始投影矩阵后通过LM准则对其优化;根据多张图像对应的投影矩阵,求解摄像机内参数及各相应外参数;引入二阶径向畸变模型,建立理想图像坐标和实际图像坐标间的方程求解初始畸变系数;使用LM准则全局优化,得到更精确的摄像机内外参数及畸变因子.实验结果表明:仿真图像数据中高斯噪声小于0

摘要光场相机成像模型与参数标定方法是拓展光场应用的理论基础和关键环节已成为计算光场领域的研究热点不同于传统相机的成像原理光场相机通过新颖的光学系统将场景中的光线

相机标定,对于远距离的标定而言,很难使用棋盘格标定发进行标定,本文是针对于远距离标定时,在已经知道相机的内参标定的时候,提出的一种新的标定方法

多相机阵列中的相机位姿关系标定是大尺寸测量系统中非常重要的一个环节。建立了标定模型，采用圆点阵列平面靶标，通过线性平移，使靶标分别位于不同相机的视野范围内，获得了同一靶标特征点在不同相机坐标系下的坐标；根据所得坐标，求解靶标坐标系与相机坐标系之间的位姿关系；根据靶标的线性平移约束，进而求解两两相机之间的位姿关系。经实验验证，对于安装距离约为2300 mm的相机，标定误差小于0.002 mm。其标定过程简单、速度快，可以适用工业大尺寸测量中的现场标定。

为实现基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统连续扫描，需要计算投影仪投影的任意光平面与摄像机图像平面的空间位置关系，进而需要求取摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系。求取摄像机的内参数，在标定板上选取四个角点作为特征点并利用摄像机内参数求取该四个特征点的外参数，从而知道四个特征点在摄像机坐标系中的坐标。利用投影仪自身参数求解特征点在投影仪坐标系中的坐标，从而计算出摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系，实现结构光视觉标定。利用标定后的视觉系统，对标定板上的角点距离进行测量，最大相对误差为0.277%，表明该标定算法可以应用于基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统。

三种标定方法的介绍与公式推导： 1.传统的两步法 2.Ma的Self-calibration 3.Lei的Self-calibration 包含背景与基本知识，实验与比较