相机标定的基本原理及其分类
大纲
- 单目相机标定
- 多目相机标定
单目相机标定
（1）简单场景
前提：已知相机高度 + 相机相对于水平线的角度
如下图所示：
工作原理：通过拍摄物体的高度就可以知道物体相对于相机的实际距离。
因为已知相机高度和角度，通过三角关系可以求得相机距离物体之间的距离。
应用范围：车载任务中，推测前车的距离，如下图所示。
（2）工业机器人手眼标定
范围：工业上比较常见的机器人控制，需要构件机器人坐标系和其视觉坐标系之间的
相对位置关系（手眼标定）
这个标胶复杂，需要用到矩阵变换
推导公式：（手眼标定）
（3）单目深度恢复
前提：已知物体的实际尺寸，通过相似变化可以得到物体的实际距离
（4）视觉SLAM
相关论文：自监督学习方法，相对姿态信息作为监督，采用单目摄像头
所谓监督学习，例如让摄像头识别不同颜色的苹果，无论红色和绿色，蓝色都是苹果。
2.多目标定：双目/多目/RGB-D组合
需求：需要获取相机自身信息，以及各个相机之间的相对位姿关系，有时也
需要获取其和某固定坐标系之间的关系。
应用范围：车载全景环视，AR
（1）车载全景环视，如下图所示
通过摄像头捕捉图片，然后拼接成完整的图片，在倒车时候非常方便。
我们需要获取四个相机相对位姿以及其和地面坐标系的关系，才能得到最终的全景拼图。
（2）AR
- 双目摄像头。主要实现三维重建。如下图所示：
- 多目外摄像头
- 内向多目
未完待续
不忘初心，方得始终
Date：2021-12-09 11:37:24 PM in Z-control research institution
