1998年，张正友提出了基于二维平面靶标的标定方法，使用相机在不同角度下拍摄多幅平面靶标的图像，比如棋盘格的图像，然后通过对棋盘格的角点进行计算分析来进行相机标定（求解相机的内外参数）。标准棋盘格图像第一步：对每一幅图像得到一个映射矩阵（单应矩阵）H一个二维点表示，一个三维点可以用表示，其增广矩阵（齐次坐标表示）为以及。三维点与其投影图像点之间的关系为：式中，s为任意标准矢量，A矩阵为相机内参；R
目录0、张正友标定法论文1、张正友标定法1.0 旋转矩阵的性质1.1 求解单应性矩阵1.2 求解内参矩阵1.3 求解外参矩阵1.4 求解畸变系数1.5 非线性优化2、单应性矩阵有什么用3、非常感谢您的阅读！ 0、张正友标定法论文本篇博文参考张正友博士的两篇论文：Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientat
英语不好，顺便把别人翻译
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2023-05-21 22:52:44
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张正友标定法相机标定的目的当我们拿到一张图片，进行识别之后，得到的两部分之间的距离为多少像素，但是这多少像素究竟对应实际世界中的多少米呢？这就需要利用相机标定的结果来将像素坐标转换到物理坐标来计算距离（仅仅利用单目相机标定的结果，是无法直接从像素坐标转化到物理坐标的，因为透视投影丢失了一个维度的坐标，所以测距其实需要双目相机）。相机标定的第一个目的就是获得相机的内参矩阵和外参矩阵。相机标定的第二个
张正友标定法一、概述基于2D平面靶的摄像机标定法，又称张正友标定法。该方法要求摄像机在两个以上不同的方位拍摄一个平面靶标，摄像机和2D平面靶表都可以自由移动，且内部参数始终不变，假定2D平面靶标在世界坐标系中的z=0，那么，通过线性模型分析就可以计算出摄像机参数的优化解，然后用最大似然发进行非线性求精。在这个过程中得出考虑镜头畸变的目标函数后就可以求出所需的摄像机内、外参数。这种标定方法既具有较好
标定为了做什么——我们肯定都或多或少地想过，我们能不能用一张图片就能知道图片中物体的尺寸。下一步我们会想如何得到尺寸呢？我们用勾股定理，只要我们知道距离就行。那么知道了相机到图像的距离和相机自身的焦距后就可以了么？显然这么做是没有精度可言的，因此相机标定就应运而生了。 1.首先明确一个概念，相机标定不是一劳永逸的，每次参数的改变都需要对相机重新标定。改变包括（焦距，定焦环，光圈和世界坐标的位置关系
张正友 本科浙大,本来以为是中国人论文是中文呢,哎张正友的主页: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/Calib/不过里面的棋盘格跟我的不一样啊,why???,我决定先看看中文的论文吧,我的首要任务是弄清楚输入输出,流程,怎么用吧matlab 跟 opencv上都有张正友的实现matlab calibration主页 :
一直以来想写篇相机
标定方面的东西，最近组会上也要讲
标定方面东西，所以顺便写了。无论是
OpenCV还是matlab
标定箱，都是以
张正友棋盘
标定算法为核心实现的,这篇PAMI的文章<<A Flexible New Technique for Camera Calibration>>影响力极大，
张正友是zju的机械系出
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2023-07-08 21:26:44
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本文基于：张正友相机标定Opencv实现以及标定流程&&标定结果评价&&图像矫正流程解析（附标定程序和棋盘图） 这篇博客写得虽然很详细，但是其代码和结果有些明显的不当之处，所以本文进行了更为详细准确的介绍，若有问题欢迎指正。一.本程序基于以下配置： - Visual Studio 2015 - OpenCV 3.1.0 开发环境配置参考：OpenCV3.1.
标定标定是联系世界坐标与像素坐标的环节，目的是求出相机和投影仪的内外参数，对于3D成像来说至关重要张正友标定法通过各种方法的对比，为了方便，我们采用的是张正友标定。我们主要对张正友标定法的原理进行介绍，文章后面后面也会给大家介绍一个张正友标定的matlab包，它以及具体使用的视频。张正友标定是基于2D平面靶标的相机标定，实验中对平面棋盘格进行多角度拍摄后，将所得图片输入计算即可实现相机标定，具有较
注： 程序所用的OpenCV版本是 2.4.10 ，3.0以上的版本可能会有不同
先贴一下完整的工程代码：
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui
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2016-10-26 00:41:00
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详解张正友相机标定原理（一）写在前面相机参数相机内外参世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系世界坐标系和相机坐标系相机坐标系和图像坐标系图像坐标系和像素坐标系世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系与相机参数 写在前面看到这篇文章的朋友们，大家好。本文的作者是一个懒惰的工科女，这是我在CSDN上的第一篇博客。开始写博客的目的很简单，就是想督促自己梳理学过的知识同时也能和大家在网络上
张正友相机标定法是张正友教授1998年提出的单平面棋盘格的相机标定方法。传统标定法的标定板是需要三维的，需要非常精确，这很难制作，而张正友教授提出的方法介于传统标定法和自标定法之间，但克服了传统标定法需要的高精度标定物的缺点，而仅需使用一个打印出来的棋盘格就可以。同时也相对于自标定而言，提高了精度，便于操作。因此张氏标定法被广泛应用于计算机视觉方面。 &nb
1.概述张正友标定相机内参是非常经典的标定算法，现在代码已经被集成到MATLAB和opencv里面。不过因为算法涉及到基础的相机坐标系、图像坐标系、公式推导，以及优化算法，故根据张正友论文进行分模块代码编写。2.代码地址https://github.com/Shelfcol/Zhangzhengyou_calib_cam_intrinsic3.简单解析此C++代码是根据张正友的步骤进行分模块编写的
张正友相机标定论文笔记精读张正友论文之后把主要步骤概括为： Print a pattern 并把它attach 到一个平面上，通常这个pattern是个棋盘图 从不同角度对平面拍照，可以变换棋盘的位置，也可以变换棋盘的位置。 检测Image中的特征点 求解利用三维坐标和四组图像坐标，求解单应性矩阵，并根据矩阵分解理论求解外部参数与内部参数。 求解distort的系数 利用系数修正迭代模
上一篇文章讲了摄像机的标定的基础知识 视觉测量中的四个坐标系 。下面着重来讲一下著名的 张正友标定法 。=> 1. 预备知识=> 1.1. 从像素坐标系(u,v) 到 世界坐标系(Xw,Yw,Yw)这里直接拿上篇博文的结果，中间省去了其它坐标系直接的关系，直接给出，如下所示：公式如下：=> 1.2. 符号规定( Notation )为了和 张正友教授 的论文相统一，现在把公式符号
上一篇文章讲解了张正有标定推导详解,本篇博文将讲解如何使用OpenCV来实现张正友相机标定法.使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：
三、致敬“张正友标定” 此处“张正友标定”又称“张氏标定”，是指张正友教授于1998年提出的单平面棋盘格的摄像机标定方法。张氏标定法已经作为工具箱或封装好的函数被广泛应用。张氏标定的原文为“A Flexible New Technique forCamera Calibration”。此文中所提到的方法，为相
# Python 张友正标定法实现教程
## 整体流程
首先，我们需要了解什么是张友正标定法。张友正标定法是一种用于相机标定的方法，通过采集一系列的图像和对应的实际世界坐标来确定相机的内参和外参。这个过程需要使用到一些数学知识和编程技巧来实现。
下面是使用Python实现张友正标定法的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备一组已知三维空间坐标和对应
相机标定的概念
a. 相机标定的定义相机标定是指确定相机的内部参数和外部参数的过程。内部参数包括相机的焦距、像素尺寸、主点位置等；
外部参数包括相机的位置、朝向等。通过相机标定，可以将像素坐标与实际物理坐标建立对应关系，从而实现机器视觉应用，例如三维重建、姿态估计、目标跟踪等。相机标定的目的是获得准确的相机参数，从而保证图像处理算法的精度和鲁棒性。
b. 相机标定的目的相机标定的主要目的是
