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相机校准，指的是通过纠正变形强化精确测量以及估计相机的intrinsics(内在的)和extrinsics（外在的）参数。通过相机校准可以完以下功能：消除镜头变形，使用立体相机估计深度值，测量平面物体的大小，三维重建。
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相机的参数包括intrinsics,extrinsics,镜头变形系数。要估计相机的参数，需要一些三维的点坐标以及它们相应在二维图片上的位置。要得到这种对应关系，可以使用校准专用的图片，比如棋盘图片。利用这种对应关系，可以得到相机的参数。
一 相机模型。
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两种常见的相机模型：针孔相机和鱼眼相机。
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这里主要讲解针孔相机，针孔相机是一种简单的相机模型，它没有镜头，只有一个小孔。光线通过小孔进入相机，在图像平面成一个倒立的像。也可以在相机前方成立一个虚像，
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针孔相机的参数表示为一个3x4的相机矩阵，该矩阵把三维的场景投影到二维的图像平面上。相机校准算法使用intrinsic和extrinsic参数计算相机矩阵,extrinsic参数表示相机在三维场景中的坐标位置，intrinsic参数表示视觉中心和相机的焦距。
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世界坐标系里的三维顶点通过extrinsic参数变换到相机坐标系。相机坐标系的点通过intrinsic参数映射到图像平面上。
二 相机参数。
相机校准算法通过intrinsic和extrinsic参数计算相机矩阵。extrinsic参数表示从世界坐标系转化到相机坐标系的变换。intrinsic参数表示从三维相机坐标投影到二维图像坐标的变换。
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Extrinsic参数：
extrinsic参数包括一个旋转矩阵R和平移矩阵T，相机的视觉中心的坐标，定义图像平面的的x轴和y轴的方向。
Intrinsic参数:
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三 相机校准中的镜头变形。
理想的针孔相机模型没有考虑镜头变形，因为它没有镜头。但在实际中，相机需要考虑镜头变形。
放射状的变形：
放射状的变形发生在当光线在镜头边缘发生弯曲比在视觉中心时严重。
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正切变形:
正切变形发生在当镜头和图像平面不平行时。
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