OpenCV + windows or ubuntu

mkdir build && build
cmake ..
make

• 单目棋盘格标定

./chessboard_calib ../imgs/chessboard/ ../imgs/chessboard/

• 单目对称圆点标定

./circle_board_calib

注意:

1. 对于圆点标定板，需要用BLOB斑点检测器检测斑点，进而获取圆心。然而Blob检测器检测正确与否非常依赖检测参数的设置。
2. 对OpenCV API calibrateCamera可以设置标定算法选项，引入若干先验，比如固定k3=0，固定光心，固定p1,p2=0等。

相机标定本质上是设计R³中已知尺寸的平面图案，使得其投影到图像后特征点具有显著性，容易被算法检测。接着通过构造三维空间和图像中的3D-2D匹配点对，计算投影矩阵H_i = K[r1_i, r2_i, t_i] (令平面上点在世界坐标系中Z=0）。接着可以利用r1,r2的正交约束和归一化约束，一个投影矩阵得到两个方程：

1. h2iK^-TK^-1h1_i = 0

2. h1_iK^-TK^-1h1_i = h2_iK^-TK^-1h2_i

由于内参具有5个未知量，因此至少需要三幅正确检测特征点的图像。求出内参后，用LM非线性优化算法计算畸变参数。

常见的相机标定板有四种，分别是棋盘格，对称圆点标定板、非对称圆点标定板和ChArUco板。对应特征点检测算法分别检测角点(鞍点)、投影椭球中心、投影椭球中心、棋盘格与ArUco的角点。

OpenCV支持四种标定板的标定(Matlab2021之前的版本只支持棋盘格)，本仓库代码是C++ OpenCV对应官方标定例子的总结。

[1] OpenCV对称圆点标定

[2] CSDN-ChArUco