相机标定技术原理（1）：张氏标定算法详解

文章目录相机标定方法综述1. 基于标定板的辅助标定2. 基于世界属性的半自动标定3. 相机的自标定张氏标定算法详解1. 约束方程推导2. 方程求解3. 参数优化相机标定方法综述相机标定技术繁多，总体上可以分为三类：基于标定板的辅助标定基于世界属性的半自动标定相机的自标定（self-calibration）1. 基于标定板的辅助标定标定板标定方法的应用较为常见，历史早期得标定板为立体标定板，一般为两到三个相互垂直的平面，每个平面上有一些标记点，通过3D-2D投影关系估计相机的内参，立体标定板成本高，不易得到，使用不方便；张正友博士提出利用一个平面标定板依靠单应模型实现求解相机内外参数（外参数指相机得位姿），精度稳定，易于实现，成为最流行的相机标定技术，同时OpenCV采用该方法实现标定功能。1本文着重论述此方法。2. 基于世界属性的半自动标定通过获取场景属性，如建筑物、道路等边缘平行线、垂直线段，也可实现标定内参数，具体原理详见下一篇介绍。3. 相机的自标定通过先验约束条件，如相机的skew因数为零，实现相机的内参数估计，此类方法在多视图几何有详细论述，另一篇会总结该思路。2张氏标定算法详解三维空间平面上的特征点与其像点存在单