【标定】张正友：A Flexible New Technique for Camera Calibration

1 Motivations

将标定方法粗略分为摄影测量标定( photogrammetric calibration)和自标定(selfcalibration)。
机器视觉中的摄像机标定和自标定分析

• 摄影测量标定( photogrammetric calibration)
  观察校准对象（在3D空间中其几何信息已知且高精度）。校准对象通常由两个或三个相互正交的平面组成。
• 自标定(selfcalibration)
  不需要任何校准对象。仅利用摄像机在运动过程中周围环境图像与图像之间的对应关系来对摄像机进行的标定的方法称为摄像机自标定方法。

本文：
只需要相机观察在几个（至少两个）不同方向上显示的平面图案。
相机和平面都可以移动，且不需要知道它们的移动。
介于摄影测量校准和自校准之间，因为我们使用 2D 度量信息而不是 3D 或纯隐式信息。

2 Basic Equations - 3 Solving Camera Calibration

立体视觉入门指南（3）：相机标定之张式标定法【超详细值得收藏】

实践OpenCV

第六节、双目视觉之相机标定
张正友畸变矫正C++代码

1.获取棋盘格文件目录

ubuntu中获取文件名称并生成txt文件

2. 棋盘格绘制

1. cv::findChessboardCorners

findChessboardCorners函数学习笔记
openCV函数用法之 findChessboardCorners
确定输入图片是否有棋盘图案，并定位棋盘板上的内角点。如果所有的角点被找到且以一定的顺序排列（一行接一行，从一行的左边到右边），该函数会返回一个非零值。另外，如果该函数没有找到所有的角点或者重新排列他们，则返回0。

2. cv::TermCriteria

OpenCV cv::TermCriteria 模板类

3. cv::cornerSubPix

【OpenCV3】角点检测——cv::goodFeaturesToTrack()与cv::cornerSubPix()详解

4. cv::drawChessboardCorners

【OpenCV3】棋盘格角点检测与绘制——cv::findChessboardCorners()与cv::drawChessboardCorners()详解

5. cv::undistortPoints

undistort 是一种近似迭代算法，它从归一化的失真点坐标中估计出归一化的原始点坐标（“归一化”意味着坐标不依赖于相机矩阵）。该函数可用于立体摄像头或单目摄像头（当 R 为空时）。
src:观测到的点，1xN or Nx1 2-channel (CV_32FC2 or CV_64FC2)
dst:输出不失真(去畸变？)和反向透视变换后的理想点坐标。如果矩阵 P 是恒等矩阵或省略，则 dst 将包含归一化点坐标。
cameraMatrix：
distCoeffs:
R:对象空间中的校正变换（3x3 矩阵）。通过 stereoRectify 计算的 R1 或 R2 可以在这里传递。如果矩阵为空，则使用恒等变换。
P:新相机矩阵 (3x3) 或新投影矩阵 (3x4)。通过 stereoRectify 计算的 P1 或 P2 可以在这里传递。如果矩阵为空，则使用标识新相机矩阵。