计算机视觉中摄像机定标综述

资 源 简 介

计算机视觉中摄像机定标综述

详 情 说 明

摄像机定标是计算机视觉中的基础任务，旨在确定摄像机的几何和光学特性，为三维重建、目标跟踪等应用提供精确的测量基础。其核心是通过数学模型描述从三维世界到二维图像的投影关系。

定标过程主要分为三个层次：首先建立摄像机成像的线性模型，包含焦距、主点坐标等内参；其次通过标定板等参照物计算摄像机坐标系与世界坐标系之间的旋转平移（外参）；最后引入径向畸变和切向畸变系数修正非线性误差。

传统方法依赖棋盘格标定板的张正友标定法，通过多角度拍摄提取角点坐标求解超定方程组。现代技术逐步采用自标定或无标定方法，利用场景中的自然特征实现动态校准。精度评估通常以前向投影误差或重投影误差作为量化指标。

随着深度学习发展，端到端的标定网络开始涌现，这类方法能自动学习镜头畸变特性，但可解释性和鲁棒性仍需与传统方法结合。未来趋势将更关注在线标定、多传感器联合标定等复杂场景下的实时性和普适性。