关于Opencv实现的代码，参考：
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52939318
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相机从生产出厂时，存在一些难以避免的畸变。这种镜头畸变可以通过矫正来达到最佳的拍摄效果。标定板要拍摄不同角度的20张照片，是因为镜头仅通过三五张照片难以完成自身的校准，这个时候，镜头需要多张不同角度的照片，去告诉它，镜头究竟处于何种状态。每次拍摄照片时，要求标定板全部入镜，且可手动调节光圈和焦距，使拍摄效果达到最佳。
相机的标定其实也受手动角点选取的影响，选取的越准确，校准的效果越好
作者：咕噜咕噜
链接：https://www.zhihu.com/question/29448299/answer/359778603
来源：知乎
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相机标定的目的是确定相机的一些参数的值。通常，这些参数可以建立定标板确定的三维坐标系和相机图像坐标系的映射关系，换句话说，你可以用这些参数把一个三维空间中的点映射到图像空间，或者反过来。
相机需要标定的参数通常分为内参和外参两部分。外参确定了相机在某个三维空间中的位置和朝向，至于内参，可以说是相机内部的参数（这好像是废话…笑），我觉得需要引入一点光学的东西来更好地解释一下。现有的相机都至少包含一个光学镜头和一个光电传感器（CCD或CMOS）。通过镜头，一个三维空间中的物体经常会被映射成一个倒立缩小的像（当然显微镜是放大的，不过常用的相机都是缩小的），被传感器感知到。
1） 理想情况下，镜头的光轴（就是通过镜头中心垂直于传感器平面的直线）应该是穿过图像的正中间的，但是，实际由于安装精度的问题，总是存在误差，这种误差需要用内参来描述；
2） 理想情况下，相机对x方向和y方向的尺寸的缩小比例是一样的，但实际上，镜头如果不是完美的圆，传感器上的像素如果不是完美的紧密排列的正方形，都可能会导致这两个方向的缩小比例不一致。内参中包含两个参数可以描述这两个方向的缩放比例，不仅可以将用像素数量来衡量的长度转换成三维空间中的用其它单位（比如米）来衡量的长度，也可以表示在x和y方向的尺度变换的不一致性；
3）理想情况下，镜头会将一个三维空间中的直线也映射成直线（即射影变换），但实际上，镜头无法这么完美，通过镜头映射之后，直线会变弯，所以需要相机的畸变参数来描述这种变形效果。
然后，说到为什么需要20张图片，这只是一个经验值，实际上太多也不好，太少也不好。单纯从统计上来看，可能越多会越好，但是，实际上图片太多可能会让参数优化的结果变差，因为棋盘格角点坐标的确定是存在误差的，而且这种误差很难说是符合高斯分布的，同时，标定过程所用的非线性迭代优化算法不能保证总是得到最优解，而更多的图片，可能会增加算法陷入局部最优的可能性。拍照时的标定板位置和朝向的多样性，会让内参的估计更为准确。准确的内参可以较好地把整个图像的畸变都进行矫正，但如果给定的标定板的位置过于单一，比如都是在图像的左上角，那么优化得到的内参也可能只会比较好地纠正图像左上角的畸变。推荐找个畸变较大的镜头做做实验，会更形象。
作者：大饼土博
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我们继续看看，通过摄像机标定我们可以知道些什么:
1.外参数矩阵。告诉你现实世界点(世界坐标)是怎样经过旋转和平移，然后落到另一个现实世界点(摄像机坐标)上。
2.内参数矩阵。告诉你上述那个点在1的基础上，是如何继续经过摄像机的镜头、并通过针孔成像和电子转化而成为像素点的。
3.畸变矩阵。告诉你为什么上面那个像素点并没有落在理论计算该落在的位置上，还tm产生了一定的偏移和变形！！
好了，到这里是不是明白了一点？上述3点的每一个转换，都有已经有成熟的数学描述，通过计算，我们完全可以精确地重现现实世界的任意一个点到其数字图像上对应像素点的投影过程。对于双目视觉系统，通过立体标定还能进一步得到下面的参数:
4.结构参数。告诉你右摄像机是怎样相对于左摄像机经过旋转和平移达到现在的位置。
通过结构参数，便能把左右摄像机获取的图像的每一个像素点之间的关系用数学语言定量描述，保证两个相机都处于我们“可求”的状态。
总的来说，摄像机标定是通过寻找对象在图像与现实世界的转换数学关系，找出其定量的联系，从而实现从图像中测量出实际数据的目的。
当然，其实上述的各个转换过程大部分都不需要用户自己一个个写程序实现，比如opencv就集成了单目标定函数calibracamera()、畸变校正函数undistortinitialmap()、双目标定函数stereocalibrate()……
作者：陈明猷 https://www.zhihu.com/question/29448299/answer/102658379
来源：知乎，关于相机标定写的太好了。如果侵权，请私信或者发邮件，我及时删除。
