win7编程基础知识，相机标定，校正(Camera，Calibration)

相机标定是计算机视觉领域中的一个基础知识，它指的是通过对摄像机的内部和外部参数进行测量和计算，得到摄像机的畸变程度和投影矩阵，从而将图像空间转换为真实世界空间。相机标定主要用于计算机视觉中的三维重构、物体跟踪和虚拟现实等应用中。

相机标定需要用到的工具和设备包括角度测量仪、直尺、标尺、图像采集软件等。相机标定可以分为两个部分，即内部参数标定和外部参数标定。内部参数标定指的是摄像机的内部参数进行校准，如焦距、主点坐标、畸变等。外部参数标定则是测量出摄像机在三维空间中的位置和方向，以得到摄像机的投影矩阵。

在进行相机标定之前，先进行相机的固定。可以通过固定相机和标定板的位置以消除系统误差、避免标定板变形等。固定好以后，可以开始进行相机的内部参数标定。

内部参数标定主要包括测量出相机的焦距、主点坐标和畸变系数等。其中，焦距和主点坐标是摄像机的基本参数，可以通过相机的规格表进行获得。畸变系数则是对于相机自身的一些畸变进行的校准，主要包括径向畸变和切向畸变。

径向畸变指的是由于镜头的特性造成的成像偏差。它会导致图像中心的物体显得过大，边缘物体则显得过小甚至变形。切向畸变则是由于镜头的装置不垂直于成像平面，导致图像在水平和垂直方向上不对称，通常出现梯形效应等现象。

校准径向畸变可以通过采用不同焦距的棋盘纹样板进行，通过相机成像之后的图像计算得到径向畸变系数。校准切向畸变则需要采用不同角度的棋盘纹样板进行。通过测量出纹样板在相机中投影时的像素坐标，利用二次曲面模型进行拟合，从而得到切向畸变系数。

完成内部参数标定后，可以进行外部参数标定。外部参数标定旨在确定相机在三维空间中的位置和姿态。可以通过采集标定板的图像，通过求解相机外参来计算准确的投影矩阵。外部参数标定主要包括旋转矩阵、平移矩阵等。

旋转矩阵主要用于描述相机在三维空间中的朝向，而平移矩阵则是描述摄像机在三维空间中的物理位置。它们一般使用张量法、Levenberg-Marquardt等最优化方法求解。最终通过内部、外部参数的求解，得到摄像机的投影矩阵。

通过相机标定可以得到相机的畸变系数和投影矩阵，从而将图像和物体在三维空间中进行精确的匹配。这对于计算机视觉领域中的三维重构、目标跟踪等应用非常重要。同时，在进行相机标定时需要注意标定板的质量、物体的位置、环境光线等因素，以确保标定结果的准确性。