在计算机视觉中，可以通过双目摄像头实现，常用的有 BM 算法和 SGBM 算法等，双目测距跟激光不同，双目测距不需要激光光源，是人眼安全的，只需要摄像头，成本非常底，也用于应用到大多数的项目中。使用双目摄像头和 SGBM 算法实现距离测量。 参见博客：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/124739933?spm=1001.2014.3001.5501

以Tsai两步法为摄像机标定原理，提出了一种车辆速度视频测量方法，并对摄像机标定误差和车速检测误差进行了分析。首先利用Tsai两步法得到摄像机的内部和外部参数，然后将图像空间提取出的运动车辆特征点位移转换到世界坐标系，最后利用帧差时间求得车辆的瞬时速度。实验结果表明，基于摄像机标定的车辆速度视频测量方法，具有简单实用、鲁棒性强、精确度高等优点，满足车辆视频测速系统的要求。

基于双轴位置转台的激光捷联惯组标定方法，严恭敏，秦永元，在线性输入输出条件下，建立了传感器（陀螺或加速度计）标定模型，它不仅适用于传感器坐标系与捷联惯组标定坐标系之间安装误差为

基于opencv 的单摄像机标定程序，相对于直接利用立体标定，单摄像机标定将会得到更加准确的结果

本相机标定工具名字是GML，非常有用，测量很准确。 采用OPENCV编写，是安装在Windows平台的软件。 本工具非常好用，有使用说明文档。 需要的朋友可以免费下载。

是张正友和Tsai的摄像机标定方法 matlab的

为解决路况 pan/ tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变 ,绝对距离难以求解的问题 ,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法 :建立全新的路况 PTZ摄像机成像模型 ;根据图像中提取的路面点的相对距离关系 ,推导模型中各未知参数的求解方法 ,实现摄像机参数的“白盒”标定 ,并给出了自动化标定的实现方案 ;摘录实际路况试验结果 ,计算标定误差。该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定 ,无须人为干涉和配置 ,其计算简单 ,灵活性好 ,非常符合智能交通监控系统的需求。

在基于相机的众多应用场合中,对相机内外参数与镜头畸变参数的标定是关键环节,确定其标定过程的简易操作及标定结果的精度至关重要。与面阵相机相比,线阵相机的标定过程较为复杂。介绍了适合线阵相机的成像几何模型和镜头畸变模型,总结了线阵相机标定的一般流程,归纳分析了文献中基于静态成像和动态扫描成像的标定方法,并对其特点作出了简要评价。

本资源为MATLAB相机标定工具箱，下载导入MATLAB后可进行相机标定，获取相机内参矩阵和相机畸变系数等。

matlab相机标定工具箱标定图片