针对TASI两步法相机标定过程无法求解相机主点位置的问题，引入灭点几何约束进行改进，推导并建立了平面格网上两组正交直线透视投影形成的双灭点与相机内参数以及TASI两步法相机标定过程参数间的严格数学关系，详细阐述了综合运用双灭点与径向准直约束计算相机内参数的迭代过程，并以此为基础，给出了相机外方位参数以及径向畸变参数的求解步骤。实验结果验证了该改进方法的有效性。

以待标定鱼眼相机近似垂直棋盘格获取的单张影像为对象, 综合利用多种几何约束分阶段求解鱼眼相机参数初值并进行全局优化：利用鱼眼图像轮廓对称性计算得到准确的相机主点位置(u0,v0), 并通过轮廓外接矩形扫描搜索巧妙回避了黑色背景下的轮廓点检测困难; 精确拟合棋盘格两组互相垂直平行直线在鱼眼图像上投影椭圆, 计算椭圆交点并将其反投影到单位球面获得平行直线灭点, 根据灭点方向正交约束得到相机等效焦距初值(fx,fy)及旋转矩阵角度初值; 利用径向对准约束及棋盘格角点信息先线性求解平移矢量(tx,ty)初值, 进而建立一元二次方程求解平移矢量tz初值, 最后通过最小化棋盘格角点重投影误差对除主点外的全部相机参数进行全局优化, 并利用优化参数对鱼眼图像实施立方盒展开纠正。对海康威视两种型号(视野范围不同)定焦鱼眼相机的标定及其影像纠正试验结果表明, 本文方法重投影均方根误差(RMSE)小于1/3 pixel, 标定参数对鱼眼图像不同区域的平面透视纠正效果总体上较稳健, 中心区域纠正效果略优于边缘处, 纠正影像上棋盘格角点直线拟合RMSE均小于0.7 pixel, 效果明显优于网上标定工具箱结果,

本文针对如何确定像的坐标和相机间的距离，设计了一个计算系统，可以算出物平 面上的点对应的像点的坐标，也可以通过像点和靶标中的特征点算出数码相机间的距离．该问题 的核心是用数码相机摄制物体的相片来确定物体表面某些特征点的坐标．其中涉及到几何问题与 凸透镜成像 问题．

介绍灭点的计算和原理，另外还包含了自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6.规划控制相关的算法论文介绍 7.等等总共3G多的资料

Using vanishing points for camera calibration and coarse 3D reconstruction from a single image.灭点法相机标定

在相机成像后基于matlab通过灭点计算，可将二维图像三维还原。

在相机标定中如何求解图像上的灭点，从而为摄像机的标定做基础。

灭点法计算机标定，北航版的，没有没有做gui界面