张正友标定工具箱

『伍』 张正友标定法中，求出了近似旋转矩阵，如果获得最优值

看来你对变上限积分求导概念没有建立， 一般地，对形如： F(x) = ∫(0,g(x)) f(t)φ(t)dt，若f(x)，φ(x)在回g(x)的值域范围内答连续，可导，那么： F'(x) = f[g(x)] ·φ[g(x)] ·g(x) 该定理可用积分和导数的定义来证明，这里略 根据题意，令h(t)=f.

『陆』 摄像机标定的张正友平面标定方法

在这里来假定模板平面在世界坐标源系Z=0的平面上。
基本原理：

其中，K为摄像机的内参数矩阵，[X Y 1]T为模板平面上点的齐次坐标，[u v 1]T为模板平面上点投影到图象平面上对应点的齐次坐标，[r1 r2 r3]和t 分别是摄像机坐标系相对于世界坐标系的旋转矩阵和平移向量。

根据旋转矩阵的性质，即r1Tr2=0和||r1||=||r2||=1，每幅图象可以获得以下两个对内参数矩阵的基本约束

由于摄像机有4个未知内参数，所以当所摄取得的图像数目大于等于3时，就可以线性唯一求解出K。 1、打印一张模板并贴在一个平面上；
2、从不同角度拍摄若干张模板图像；
3、检测出图像中的特征点；
4、求出摄像机的内参数和外参数；
5、求出畸变系数；
6、优化求精。 张正友的平面标定方法是介于传统标定方法和自标定方法之间的一种方法。它既避免了传统方法设备要求高，操作繁琐等缺点，又较自标定方法精度高，符合办公、家庭使用的桌面视觉系统(DVS)的标定要求。此方法是需要确定模板上点阵的物理坐标以及图像和模板之间的点的匹配，这给不熟悉计算机视觉的使用者带来了不便。

『柒』 张正友相机标定是什么方法的改进

如果知道图像，不知道相机还怎么通过相机来标定畸变？
1、只给定一张版图片可以根据图像中相关特征权进行标定，比如：图像中的某个物体具有直线性特点。一般是找出本来应当是直线的物体边缘，在其上取若干点，根据这些点将图像中的物体边缘重新校正为直线。简单讲就是利用： line is straight 这个原理。
2、目前最常用的张正友在1998年提出的一种标定方法，是通过二维标定板（平面标定板），根据小孔成像的原理，通过对 reprojection error 最小化进行非线性优化，来实现对相机的标定。并非根据看似高大上的训练集来标定。
当然他写这篇文章的目的不单单是为了校正畸变。畸变参数只是张正友相机标定法所求参数的一部分，即：两个径向畸变系数和两个切向畸变系数。

消除畸变的目的是让相机尽量地逼近针孔相机模型，这样相机成像时直线才会保持其直线性。一般常见的畸变校正算法都是根据这一原理来实现的。
当然，还有二般的情况。比如：图像中压根就没有直线性物体存在。我们该怎么办？还能进行标定吗？
答案是肯定的。可以利用对极约束，对图像畸变进行标定。不过，这需要至少两幅图像，而且这两幅图像必须是同一相机在短时间内拍摄得到。

『捌』 张正友标定 如果给了精确的主点坐标，只拍一张照片可以做标定吗

张正友的相机标定中，世界坐标的原点和xy平面是在标定板上的，z轴垂直于标定板，专所以可以自属己设置世界坐标，随便在标定板上选定一个参考点作为原点，设置互相垂直的x轴和y轴，就可以得到标定板上特征点的世界坐标了

『玖』 张正友标定法的单应矩阵是怎么得到的

张正友的相来机标定中，世界源坐标的原点和xy平面是在标定板上的，z轴垂直于标定板，所以可以自己设置世界坐标，随便在标定板上选定一个参考点作为原点，设置互相垂直的x轴和y轴，就可以得到标定板上特征点的世界坐标了

『拾』 matlab标定工具箱还是不会添加图片啊

你要先把你的current folder设置到你的图片文件夹，然后在运行calib_gui.
还有张正友的和你现在用的不一样，模专型什么的都不样。属
你想弄明白这个工具箱。如果你英文不好，最快的办法就是找个中文的这个工具箱的介绍，结合着我给你的caltech的网站一起看。

caltech给的那个例子说的非常明白。

P.S. opencv的calibration是基于张正友的算法做的。你要是想做可以用那个。有现成的代码。去opencv英文官网上搜一下就有了。装好opencv在VS里复制一运行就可以弄了。精度没caltech的高，但是比它方便很多。如果要求高精确度，这两个哪个简单用都不行...