張正友標定工具箱

『伍』 張正友標定法中，求出了近似旋轉矩陣，如果獲得最優值

看來你對變上限積分求導概念沒有建立， 一般地，對形如： F(x) = ∫(0,g(x)) f(t)φ(t)dt，若f(x)，φ(x)在回g(x)的值域范圍內答連續，可導，那麼： F'(x) = f[g(x)] ·φ[g(x)] ·g(x) 該定理可用積分和導數的定義來證明，這里略 根據題意，令h(t)=f.

『陸』 攝像機標定的張正友平面標定方法

在這里來假定模板平面在世界坐標源系Z=0的平面上。
基本原理：

其中，K為攝像機的內參數矩陣，[X Y 1]T為模板平面上點的齊次坐標，[u v 1]T為模板平面上點投影到圖象平面上對應點的齊次坐標，[r1 r2 r3]和t 分別是攝像機坐標系相對於世界坐標系的旋轉矩陣和平移向量。

根據旋轉矩陣的性質，即r1Tr2=0和||r1||=||r2||=1，每幅圖象可以獲得以下兩個對內參數矩陣的基本約束

由於攝像機有4個未知內參數，所以當所攝取得的圖像數目大於等於3時，就可以線性唯一求解出K。 1、列印一張模板並貼在一個平面上；
2、從不同角度拍攝若干張模板圖像；
3、檢測出圖像中的特徵點；
4、求出攝像機的內參數和外參數；
5、求出畸變系數；
6、優化求精。 張正友的平面標定方法是介於傳統標定方法和自標定方法之間的一種方法。它既避免了傳統方法設備要求高，操作繁瑣等缺點，又較自標定方法精度高，符合辦公、家庭使用的桌面視覺系統(DVS)的標定要求。此方法是需要確定模板上點陣的物理坐標以及圖像和模板之間的點的匹配，這給不熟悉計算機視覺的使用者帶來了不便。

『柒』 張正友相機標定是什麼方法的改進

如果知道圖像，不知道相機還怎麼通過相機來標定畸變？
1、只給定一張版圖片可以根據圖像中相關特徵權進行標定，比如：圖像中的某個物體具有直線性特點。一般是找出本來應當是直線的物體邊緣，在其上取若干點，根據這些點將圖像中的物體邊緣重新校正為直線。簡單講就是利用： line is straight 這個原理。
2、目前最常用的張正友在1998年提出的一種標定方法，是通過二維標定板（平面標定板），根據小孔成像的原理，通過對 reprojection error 最小化進行非線性優化，來實現對相機的標定。並非根據看似高大上的訓練集來標定。
當然他寫這篇文章的目的不單單是為了校正畸變。畸變參數只是張正友相機標定法所求參數的一部分，即：兩個徑向畸變系數和兩個切向畸變系數。

消除畸變的目的是讓相機盡量地逼近針孔相機模型，這樣相機成像時直線才會保持其直線性。一般常見的畸變校正演算法都是根據這一原理來實現的。
當然，還有二般的情況。比如：圖像中壓根就沒有直線性物體存在。我們該怎麼辦？還能進行標定嗎？
答案是肯定的。可以利用對極約束，對圖像畸變進行標定。不過，這需要至少兩幅圖像，而且這兩幅圖像必須是同一相機在短時間內拍攝得到。

『捌』 張正友標定 如果給了精確的主點坐標，只拍一張照片可以做標定嗎

張正友的相機標定中，世界坐標的原點和xy平面是在標定板上的，z軸垂直於標定板，專所以可以自屬己設置世界坐標，隨便在標定板上選定一個參考點作為原點，設置互相垂直的x軸和y軸，就可以得到標定板上特徵點的世界坐標了

『玖』 張正友標定法的單應矩陣是怎麼得到的

張正友的相來機標定中，世界源坐標的原點和xy平面是在標定板上的，z軸垂直於標定板，所以可以自己設置世界坐標，隨便在標定板上選定一個參考點作為原點，設置互相垂直的x軸和y軸，就可以得到標定板上特徵點的世界坐標了

『拾』 matlab標定工具箱還是不會添加圖片啊

你要先把你的current folder設置到你的圖片文件夾，然後在運行calib_gui.
還有張正友的和你現在用的不一樣，模專型什麼的都不樣。屬
你想弄明白這個工具箱。如果你英文不好，最快的辦法就是找個中文的這個工具箱的介紹，結合著我給你的caltech的網站一起看。

caltech給的那個例子說的非常明白。

P.S. opencv的calibration是基於張正友的演算法做的。你要是想做可以用那個。有現成的代碼。去opencv英文官網上搜一下就有了。裝好opencv在VS里復制一運行就可以弄了。精度沒caltech的高，但是比它方便很多。如果要求高精確度，這兩個哪個簡單用都不行...