结构光相机标定代码，亲自修改并测试验证带完有效完整性。利用C++和opencv书写，并附有标定样本图，适用于结构光测量。代码简单易懂。

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Matlab 结构光相机-投影仪标定代码

线结构光光平面参数标定工具

短短几年, 3D视觉技术从传统意义上只应用于专业领域的高端技术变成了消费级产品。基于三角法和飞行时间的深度测量方案是当下两种主流3D视觉技术,而今年苹果公司发布的新款iPad pro上搭载了d-ToF技术的深度相机，给3D视觉技术在消费场景的应用推动了新的机会。 结合当前学术界的成果以及工业界的发展状况，光鉴科技于近日发布了《ToF深度相机技术白皮书》。本文主要分析了ToF深度相机的基本工作原理和不同技术路径的优势和挑战。与此同时，为了帮助读者更加详细地了解3D视觉技术方案，文中还进一步比较了ToF与双目和结构光技术方案的优劣势。基于基本的技术特点，结构光和双目方案更适合近距离高精度的应用场景，例如识别、建模等；ToF技术更适合远距离的应用，比如SLAM，AR等。 光鉴科技认为:“d-ToF产业成熟需要很长一段过程。在此过程中，i-ToF还有很大的潜力可以挖掘，正在先一步抢占3D行业市场份额；而随着工艺和产业链的成熟，d-ToF将逐步从高端消费电子往下渗透。在较长的时间周期中，与i-ToF各自占据重要的市场份额。” 另一方面，当前ToF行业现状，d-ToF技术在激光功耗、抗干扰、远距离精度等方面有明显优势，但在工艺和产业链均离成熟尚远，仍需较长时间打磨；i-ToF芯片在工艺和产业链虽已趋于成熟，但达到的效果却不尽完美，从而导致其应用受阻。 随着2020年发布的iPad Pro等高端消费电子领域的持续关注，d-ToF技术将进入快速迭代发展阶段，技术发展方向可能会集中在：SPAD工艺升级（包括DCR、PDE、jitter等），片上集成度提升（包括片上直方图/深度图算法，I/O，Memory等），TRX系统协同设计等方面；随着工艺和产业链的成熟，d-ToF的技术优势也会逐步释放，占据一定市场空间。 与此同时，i-ToF仍有很大潜力可以持续挖掘，不论是在算法端，亦或是系统端和应用端均有望通过软硬件的协同设计，弥补原理上的非理想效应以光鉴科技的mToF (modulated ToF) 方案为例，通过在系统端结合软硬件，引入调制光场的概念，通过空域、频域、时域上的巧妙设计，创新硬件协同前沿算法，在物理上提升i-ToF抗干扰、抗噪声能力，解决i-ToF在实际应用场景中面临的关键痛点，一定程度上可以媲美d-ToF的性能。 目前消费电子中ToF 应用以手机为主，华为、三星已在前后摄都搭载ToF 摄像头，今年苹果机型有望也开始搭载ToF技术；另外，ToF技术在头部终端厂商的推动下也开始在消费电子领域、机器人领域、安防监控&轨道交通领域以及无人驾驶&工业自动化逐步实现渗透。