从摄像机成像畸变的产生于是其“天生”的，不可避免的，这主要是由于透镜成像原理导致的。其畸变的原理可以参考相机模型）。图像像素坐标系下的无畸变坐标，经过径向畸变和切向畸变后落在了uOv坐标系的上。即就是说，真实图像 imgR与畸变图像 imgD之间的关系为:
在opencv中提供了一组函数用于实现相机的标定，标定返回的值包括：相机内参矩阵、相机外参矩阵(R t)以及畸变矩阵。
在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何关系位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定。在机器视
本文结合OpenCV官方样例，对官方样例中的代码进行修改，使其能够正常运行，并对自己采集的数据进行实验和讲解。OpenCV使用棋盘格板进行标定，如下图所示。在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。但是简单来说，我们定义棋盘格所在平面为XY平
因为我看到很多资料，觉得很多人对这个算法的理解有问题。虽然我没有用程序实现，但从数学的角度上还是可以分析出来的。由于单位正交阵乘积的结果还是单位正交阵，所以r1，r2，r3是相互正交的单位向量。我们不妨假定\。如果认为只能提供两个点，那么一定忽略的常数项。
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