看到論壇裏有不少人在用OpenCV中的標定函數cvCalibrateCamera2 進行相機標定時遇到不少問題,說一些自己的看法。
1）因爲cvCalibrateCamera2 函數主要是用張正友的平面標定方法的，所以首先我建議大家看一下張正友的那篇經典的論文
完整版 22頁 裏面分析的非常詳細《A Flexible New Technique for Camera Calibration.rar》(http://research.microsoft.com/~zhang/Papers/TR98-71.pdf)
精簡版 8頁《Flexible Camera Calibration by Viewing a Plane from Unknown Orientations》 - Zhang, ICCV99,
(http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/ ... zhan99.pdf)
2）至於不少人說OpenCV中用cvCalibrateCamera2 進行相機標定的精度差，標定結果不穩定，我想可能的原因有：
原因之一）可能是在標定的時候標定板所在平面與成像平面(image plane)之間的夾角太小，張正友論文裏的仿真數據(有噪聲的數據)說明當兩者夾角太小誤差
會很大，從張正友的論文裏給出的5幅圖中（http://research.microsoft.com/~zhang/Calib/）其中標定平面與成像平面的夾角分別爲：
8.8947 11.2325 24.4875 10.8535 9.5829（單位：度）。
而且張正友的論文中也提到兩幅標定板之間的位置平行放置的話，相關相當於一幅因此在實際標定中平行放置的情況最好避免，可能有時你無形之中就犯了這
個錯誤。
原因之二）標定時拍攝的圖片太少，雖然張正友的論文裏只用了5幅圖片，但是我建議搞個10來幅左右還是必要的，因爲我們實際中可能標定板用A4的紙打印出
來貼在一塊板上的，標定板上的世界座標精度就不是特別高，多拍攝幾幅圖像能減少這方面帶來的誤差，而且多個角度拍攝也可能解決了問題一：標定板和成像
平面夾角小的問題。這個傢伙用20幅來標定(http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/ ... ample.html)
原因之三）圖像上角點提取的不準確，我認爲用cvFindChessboardCorners函數找角點不是很好，假如拍到的圖像不是完整的棋盤格的時候肯定會有問題的，而
且也不少人反應用這個函數提取不出角點，建議可以用其他工具 比如：
OpenCV and MatLab Camera Calibration Toolboxes Enhancement（http://graphics.cs.msu.ru/en/research/calibration/）
Camera Calibration Toolbox for Matlab（http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/htmls/example.html）★★★★★強烈推薦
當然還有可能其他人爲的什麼原因。
3）建議用其他方法比如Tsai的標定方法或其他的標定工具進行標定
★★★★★強烈推薦 用這個matlab標定工具箱來進行標定，可以和OpenCV做個對比嘛，它也是基於張正友的平面標定方法的，做得非常人性化，呵呵，
有誤差分析、標定結果三維重建、重投影計算角點等功能 。
Camera Calibration Toolbox for Matlab（http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/）
4）三個OpenCV下的標定程序
程序1）《基於OpenCV的計算機視覺技術實現》(http://www.sciencep.com/s_single.php?id=14881)這本書上的相機標定程序（有標定圖片 改下參數 可以直接運行）
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from《基於OpenCV的計算機視覺技術實現》.rar
- 攝像機定標from《基於OpenCV的計算機視覺技術實現 》.rar
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程序2） 自己寫的一個簡單的標定程序：plane_calibration_opencv（要先準備好 角點的圖像座標和對應的世界座標）
download/file.php?id=284
程序3）http://www.opencv.org.cn主頁上的例子
http://www.opencv.org.cn/index.php?titl ... iant=zh-tw
