不管单目双目标定第1第2步都是必须的

第3步为单目标定，第4步为双目标定

1. 标定板

您使用的棋盘图案不得为方形。一侧必须包含偶数个正方形，另一侧必须包含奇数个正方形。此条件使应用程序可以确定模式的方向。校准器将长边指定为x方向。

直接用python生成国际象棋盘格图片再打印到A4纸上做为标定板，生成图片代码如下：

2. 拍照

拍摄图片至少10张，我拍了35张，

如果你标定的是单摄像头直接拍照就好了，

如果你标定的是双目摄像头请阅读：

python+opencv调用双目同步摄像头模组

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3. 单目相机标定工具的使用

参考Matlab官网：https://ww2.mathworks.cn/help/vision/ug/single-camera-calibrator-app.html

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打开工具方法有二，方法一：点击app在下拉列表找到“camera Calibrator”

方法二：直接在MATLAB的Command Window里面输入cameraCalibrator即可调用标定应用

点击“Add Images”添加我们用摄像头已拍好的照片

最后会弹出“Checkerboard Square Size”对话框要我们输入标定板上小格子的实际边长

这步很重要，我这里是用的尺子量的为29mm

 

1. camera model : standard(标准) fisheye(鱼眼),我的摄像头是标准。

2. options:选中径向畸变:“2 coefficients”并且选择偏差:“Skew“和切向畸变:“Tangential Distortion“

径向畸变: 通常，两个系数足以进行校准。对于严重失真，例如在广角镜头中，您可以选择3″“3 coefficients””个系数来包含k ₃。

偏差: 选择Compute Skew 复选框时，校准器会估算图像轴偏斜。某些相机传感器包含缺陷，导致图像的x轴和y轴不垂直。您可以使用skew参数对此缺陷进行建模。如果不选中该复选框，则假定图像轴是垂直的，大多数现代相机都是这种情况。

切向畸变: 当镜头和图像平面不平行时，发生切向畸变。切向失真系数模拟了这种类型的失真:

综上所述，我的选项为：

径向畸变:“2 coefficients” 因为我的单目摄像头不是广角

偏差:“Skew” 因为我的单目摄像头是老旧的那种

切向畸变:”Tangential Distortion” 因为我拍照时是用手拿的摄像头很难和标定板平行

关于畸变可参考：

https://blog.csdn.net/waeceo/article/details/50580808

https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52950141

3.  然后点击Calibrate等待一段时间即可完成标定

4.  点击show Undistorted即可看到无畸变的图像，点击Export Camera Parameters就可以导出数据，最后记得点击Save Session可保存整个工程*.mat

导出数据后可以退出标定应用，在MATLAB主界面中的命令窗口可以查看到如下数据(或在右边的工作区双击“cameraParameters”查看)：

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4. 双目相机标定工具的使用

参考Matlab官网：https://ww2.mathworks.cn/help/vision/ug/stereo-camera-calibrator-app.html

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打开立体相机校准器

如下图1为相机镜头1拍摄的图片目录，2为相机镜头2拍摄的图片目录，3为标定板小格子实际边长

其他选项：

径向畸变:“2 coefficients” 因为我的单目摄像头不是广角

偏差:“Skew” 因为我的双目摄像头是现代摄像头所以这一项不选

切向畸变:”Tangential Distortion” 因为我拍照时是用手拿的摄像头很难和标定板平行

 然后点击Calibrate等待一段时间即可完成标定，点击Export Camera Parameters就可以导出数据，最后记得点击Save Session可保存整个工程*.mat

 

5. 评估校准结果

通过可视化界面可以查看相机和标定板的距离为2500mm(2.5米)左右

如果和你的拍摄时实际情况不符请看第6步

6. 改善校准

要改进校准，您可以删除高错误图像对，添加更多图像对或修改校准器设置。

 添加或删除图像

 改变径向失真系数

 计算偏差

 计算切向畸变