前言
计算机视觉中，相机标定的重要性不言而喻，前面在公众号【3D视觉工坊】中写过有多篇文章是关于相机标定的，包括一分钟详解OpenCV之相机标定函数calibrateCamera()，从零开始学习「张氏相机标定法」，但是，今天还想再次聊一聊相机标定，进一步加深对其基本方法与概念的理解。
一 基本问题
相机内外参数标定步骤主要包括如下：
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考虑相机线性模型：
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解算
项；
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分解内、外参数；
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考虑非线性项。
Zhang方法：由张正友提出，OpenCV等广泛使用。在Zhang方法之前，一般都是使用立体靶标，对于立体靶标，很难计算其特征点的三维坐标。
Zhang方法特点：使用平面靶标摆多个pose（可未知）。
Zhang方法标定步骤： （1）对一个pose，计算单应性矩阵； （2）有三个以上pose,根据各单应矩阵计算线性相机参数； （3）使用非线性优化方法计算非线性参数。
二 Zhang方法
- 第一步：求解单应矩阵——基本方程
Zhang方法的特点：使用平面靶标摆多个pose。
由于特征点在平面上，我们此处令Z=0，则有上图中的表达式，也可看出：单应矩阵H为3x3的矩阵。
那么如何求解单应矩阵，建立内参数方程呢？
注：由于Z=0，故而上图中一项没有，也即为0。
对应每一个pose，可得到上述两个方程。
- 第二步：求解内参数——建立方程
**注：**具体的详细步骤，可参考《Learning OpenCV3》。
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第三步：求解外参数
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第四步（最后一步）：非线性畸变参数求解
注：Zhang方法呢，只考虑了径向畸变，对于OpenCV等工具包里，考虑了其他畸变。简单来说，计算畸变参数，主要是利用了重投影方法。
