相机标定个人总结
手机相机标定实验报告
1 手机相机标定与校正1.1 实验目的要进行手机相机的标定与校正，首先需要建立模型。
通过拍摄到的图像信息获取到物体在真实三维世界里相对应的信息，建立物体从三维世界映射到相机成像平面这一过程中的几何模型。
由于相机透镜的制造工艺，会使成像产生多种形式的畸变，例如近大远小，在世界坐标系中的直线转化到其他坐标系不在是直线等。
在矫正过程中，利用畸变系数来矫正这种像差。
1.2 实验原理1.2.1 相机标定模型与方法定义如下的四个坐标系来建立模型： 世界坐标系（三维）：用户定义的三维世界的坐标系，描述目标物在真实世界里的位置。
单位为m 。
相机坐标系（三维）：在相机上建立的坐标系，从相机的角度描述物体位置，作为沟通世界坐标系和图像/像素坐标系的中间一环。
单位为m 。
图像坐标系（二维）：描述成像过程中物体从相机坐标系到图像坐标系的投影透射关系，方便进一步得到像素坐标系下的坐标。
单位为m 。
像素坐标系（二维）：描述物体成像后的像点在数字图像上（相片）的坐标，是我们真正从相机内读取到的信息所在的坐标系。
单位为个（像素数目）。
通过单应性变化实现像素坐标系与世界坐标系之间的映射，假定标定棋盘位于世界坐标系中0=w Z 的平面，两者间坐标映射关系如下：0012001101x w y w f u u X v s f v r r t Y ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎡⎤=⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦其中，u 、v 表示像素坐标系中的坐标，s 表示尺度因子，X.Y 表示世界坐标系中的坐标。
如下矩阵为相机的内参矩阵，其中/,/x y f f dx f f dy ==为分别在x 轴和y 轴上对焦距进行归一化所求得的值，dx 、dy 为像元尺寸。
00(,)u v 为图像中心坐标。
0000001x y f u f v ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦张氏相机标定法利用单应性矩阵来描述世界坐标系与像素坐标系之间的映射关系，将尺度因子、内参矩阵和外参矩阵的乘积定义为单应性矩阵，如下所示：001200001xy f u H s f v r r t ⎡⎤⎢⎥⎡⎤=⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦确定角点后，可通过下述公式求得单应性矩阵H ，进一步求得内参矩阵以及外参矩阵：111213212223313233''11x h h h x y h h h y h h h ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦展开化简，化为AX=0的齐次方程组形式，多组对应点形成超定方程组，可以运用最小二乘法求解：111213313233313233111213313233212223212223313233''()y'()y'h x h y h x h x h y h x h x h y h h x h y h h x h y h h x h y h h x h y h h x h y h ++⎧=⎪++++=++⎪→⎨++=++++⎪=⎪++⎩将单应性矩阵化为[]12H sM r r t =，M 为内参矩阵。
ccd标定方法范文
ccd标定方法范文CCD（Charge-Coupled Device）是一种常见的图像传感器，用于将光信号转换成电信号。
在进行图像处理和机器视觉应用时，需要对CCD相机进行标定，以获取准确的图像坐标和三维物体坐标之间的关系。
CCD标定方法包括相机标定和畸变校正两个步骤。
相机标定是通过拍摄一系列已知位置的标定板图像来确定相机的内部和外部参数。
内部参数包括焦距、主点坐标和像元尺寸等，外部参数包括相机在三维空间中的位置和方向。
以下是一种常用的相机标定方法：1.准备标定板：选择一个具有规则格点的平面板，例如棋盘格。
确保标定板在不同角度下都可以看到，同时要求标定板的尺寸足够大以覆盖整个图像区域。
2.拍摄标定板图像：使用相机拍摄一系列包含标定板的图像。
在拍摄过程中，应该保持相机的位置和方向不变，只改变标定板的位置和角度。
拍摄时应该覆盖不同的深度范围，以便在标定时考虑不同的物体距离。
3.提取标定板角点：对于每个标定板图像，使用角点提取算法自动检测出标定板上的角点。
角点是标定板上两条棋盘格交叉点的位置。
4.计算内部参数：使用检测到的角点坐标计算相机的内部参数。
一种常用的方法是使用张正友标定法，通过最小化重投影误差来估计内部参数。
5.计算外部参数：使用已知的内部参数和角点的世界坐标，通过解PnP问题来计算相机的外部参数。
PnP问题是指根据角点在图像中的位置和已知的世界坐标，计算出相机的位置和方向。
6.评估标定结果：使用标定结果对已知的标定板图像进行重投影，计算重投影误差。
较小的重投影误差表示标定结果较好。
畸变校正是在相机标定的基础上，对图像进行畸变矫正，以提高图像的几何精度和测量精度。
主要有以下两种畸变校正方法：1.标定板畸变校正：使用已知形状的标定板进行标定，通过对比标定板的实际形状和图像中检测到的形状，估计出图像的畸变参数。
然后使用畸变参数对图像进行畸变校正。
2.特征点畸变校正：选择一些具有较好特征的点，例如角点或边缘点，通过对比这些点在畸变前后的位置，估计出图像的畸变参数。
摄影年度考核个人总结
摄影年度考核个人总结引言回首过去的一年，我深深感受到摄影带给我的快乐和成长。
在这个年度考核个人总结中，我将审视自己在摄影技术、艺术感悟能力和创作思维等方面的不足和进步。
通过总结经验和教训，我希望能够更好地提升自己的摄影水平，并为将来的摄影生涯规划制定明确的目标。
技术能力优点：- 对相机的操作熟练，能够快速调整曝光、焦距等参数，捕捉到想要的画面效果。
- 掌握了摄影器材的基本知识，能够充分利用不同的镜头、滤镜和其他辅助设备拍摄出更加出色的作品。
- 在后期处理方面有一定的经验，能够通过调整色彩、对比度和清晰度等参数改善照片的效果。
- 善于利用光线，能够根据不同场景和主题的需要，选择合适的光线进行拍摄。
不足：- 使用手动模式的能力有待提升。
在拍摄中，有时候会因为快速变化的光线、被摄体的运动等因素而无法及时调整好相机参数，导致照片的色彩和曝光不理想。
- 在拍摄特殊场景和人物时，有时会缺乏技巧，无法捕捉到瞬间的美丽或者情感。
- 对于拍摄视频的技术了解不够，需要学习更多的关于视频拍摄和剪辑的知识，以提升自己的全方位摄影能力。
艺术感悟能力优点：- 有一定的审美眼光，能够在拍摄中捕捉到细节和瞬间的美感，给人以共鸣和情感。
- 对构图和视觉平衡有一定的认识，能够将被摄体置于适当的位置和角度，创造出有趣和有吸引力的画面。
- 善于选择合适的拍摄角度和镜头，使照片的主题和意境得到良好的表达。
不足：- 在拍摄中有时缺乏个性和创新，无法突破常规的框架和主题，导致作品缺乏独特性。
- 需要更加关注细节，注意画面中的不同元素之间的关系和配合，以提升照片的表现力。
- 在拍摄人物和场景时，有时候会陷入静止画面的固定思维，需要更多地尝试动态和故事性的摄影作品。
创作思维优点：- 对摄影主题有一定的敏感性，善于捕捉生活中的美妙瞬间，并通过照片来表达自己的见解和情感。
- 善于发掘被摄体的故事性和独特性，并通过构思和拍摄来展现这些特点。
- 能够通过拍摄不同类型的作品，如人物、风景、纪实等，不断拓宽自己的创作思路和表现手法。
图片标定员的年终总结
图片标定员的年终总结前言在过去的一年里，作为一名图片标定员，我经历了许多挑战和成长。
在这篇年终总结中，我将回顾过去一年的工作经验，并分享我在图片标定工作中的学习和思考。
工作内容作为一名图片标定员，我的主要任务是对图片进行标定，即为每张图片添加准确的标签和注释。
这些标签和注释可以帮助开发人员和算法工程师训练和优化机器学习模型。
在标定过程中，我需要根据要求仔细观察图片内容，并选择适当的标签进行标注。
工作中遇到的挑战在工作中，我遇到了一些挑战，其中包括：1.图片内容复杂多样：每天我需要标定大量的图片，这些图片涵盖了各种不同的场景和对象。
有时候，某些图片的内容可能比较复杂，其中可能存在一些难以确定标签的部分。
在这种情况下，我需要仔细分析图片，并与团队成员进行讨论，以确保最终的标注结果准确无误。
2.时间压力：由于工作量较大，我需要在规定的时间内完成标定任务。
有时候，时间可能比较紧张，需要我高效地完成大量的图片标定工作。
因此，我在处理图片时会尽量提高效率，同时保证标注的准确性。
3.标签一致性：在进行图片标定时，我们需要按照一定的标签规范进行操作，以确保标注结果的一致性和可比性。
然而，由于不同标定员的理解和标准可能存在差异，标签的一致性可能会受到影响。
为了解决这个问题，我们经常进行团队内的交流和讨论，以确保标签的统一性。
学习和成长在过去的一年里，我不仅仅是完成了每天的标定工作，还积极学习和成长。
以下是我在工作中学到的一些重要经验和思考：1.观察力和细致性：在图片标定工作中，观察力和细致性是非常重要的品质。
准确地观察图片中的各个细节，选择恰当的标签进行标注，可以提高标注结果的准确性。
因此，在工作中我时刻保持着专注和细心。
2.团队合作能力：虽然我们每个标定员都是独立工作，但在团队中保持良好的协作和沟通是至关重要的。
通过与团队成员的交流和讨论，我们可以互相学习和提高，进而提高标注结果的质量和一致性。
3.解决问题的能力：在标定过程中，我经常遇到一些难以确定标签的情况。
相机标定实验报告
相机标定一、实验原理相机标定就是求解相机的内参数以及畸变参数的过程。
相机的标定主要有两种：传统的摄像头标定方法和摄像头自标定方法，典型的有：（1）Tsai（传统的标定方法）；（2）张正友（介于传统和自标定之间）。
1999年，微软研究院的张正友提出了基于移动平面模板的相机标定方法。
此方法是介于传统标定方法和自标定方法之间的一种方法，传统标定方法虽然精度高设备有较高的要求，其操作过程也比较繁琐，自标定方法的精度不高，张正友标定算法克服了这两者的缺点同时又兼备二者的优点，因此对办公、家庭的场合使用的桌面视觉系统(DVS)很适合。
张正友标定方法由于简单、效果好而得到广泛使用。
张正友标定法的标定步骤：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、求出摄像机的外参数（单应性矩阵）和内参数（最大似然估计）；5、求出畸变系数；6、优化求精。
张正友标定方法的主要思想是：1、相机内参矩阵其中，q 的坐标系是默认的OpenCV 的像素坐标系，Q 的坐标系是标定板坐标系，Z 轴为0，原点在标定板的某个内角点上（标定板上角点的坐标均为[*,*,0]的形式），在OpenCV 3.0中使用的是（[i ∗Squres_Size ，j ∗Square_Size ，0]的形式）。
其中fx 和fy 表示相机x 轴和y 轴的焦距，s 表示成像平面x 轴和y 轴的不正交性。
2、基础公式对于不同位置的棋盘格到相机的成像，可以使用下面的公式进行表示：其中，[R|t]表示棋盘格坐标系相对于相机坐标系的位姿。
把矩阵R 和M ~写开，如下式所示：进行化简得：其中[u v 1]是已知量，[X Y 1]也是已知量，A 和[r1 r2 t]是未知量。
其中H=A[r1 r2 t]又叫做单应性矩阵，可以使用下面的3中所述的方法求解。
3、单应矩阵求解这里使用的方法基于最大似然准则：假设提取的m 存在均值为0，噪声协方差矩阵为的高斯白噪声。
调相机年终个人工作总结
调相机年终个人工作总结在过去的一年中，我作为公司的调相机工程师，经历了许多的挑战和收获了许多成就。
在这里我想总结一下我在过去一年中的工作情况。
首先，在过去的一年中，我完成了多个项目的调相机工作。
这些项目涉及到不同的行业和领域，包括医疗、工业、航空航天等。
在这些项目中，我与团队成员密切合作，根据客户的需求设计和开发了各种不同的调相机系统，并且取得了很好的成绩。
我充分发挥了自己的专业知识和技能，为项目的顺利完成作出了贡献。
其次，在过去的一年中，我不断学习和提升自己的专业技能。
我积极参加公司组织的各种培训和学习活动，不断提高自己在调相机领域的专业水平。
我还通过阅读相关的书籍和论文，了解最新的调相机技术和发展趋势，为自己的工作增添了更多的灵感和创新。
最后，在过去的一年中，我更加注重与客户的沟通和服务。
我始终把客户的需求放在第一位，努力为客户提供更好的调相机解决方案和服务。
我不断改进自己的工作方式和方法，以确保能够满足客户的需求，并且取得了客户的一致好评。
总的来说，过去的一年中，我在调相机领域取得了很大的成绩。
我不断提升自己的专业能力，不断完善自己的工作方式，不断提高客户满意度。
我相信在未来的工作中，我会继续努力，为公司的发展和客户的满意度做出更大的贡献。
在过去的一年中，我作为公司的调相机工程师，经历了许多挑战和收获了许多成就。
我想借此机会对过去一年的工作进行总结和回顾，并对未来的工作提出一些展望和规划。
首先，在过去一年中，我参与了多个项目的调相机工作。
这些项目涵盖了不同的行业和领域，包括医疗、工业、航空航天等。
在这些项目中，我不仅与团队成员密切合作，还与客户紧密沟通，充分了解他们的需求，为他们定制了最适合的调相机系统。
通过这些项目，我学到了很多新知识，不仅在技术上有所提高，也更加深入地理解了客户需求和行业特点。
我发现，只有深入了解客户的需求，才能更好地为他们提供解决方案。
其次，在过去的一年中，我不断学习和提升自己的专业技能。
摄像机标定原理范文
摄像机标定原理范文摄像机标定是指确定摄像机的内部参数和外部参数的过程。
内部参数包括焦距、主点位置、像元大小等，外部参数指的是摄像机与场景之间的相对位置和方向关系。
摄像机标定是计算机视觉和机器人视觉等领域中的重要技术，广泛应用于三维重建、物体测量、姿态估计、视觉导航等领域。
摄像机标定的原理主要基于相机的成像几何和光学原理。
在标定过程中，通常需要使用特殊的标定物体，如棋盘格等。
首先，将标定物体放置在场景中，并控制标定物体在摄像机的不同位置和方向下进行不同的移动。
摄像机会拍摄多张标定图像，每张图像对标定物体的不同位置进行记录。
通过对这些图像的分析和处理，可以计算出摄像机的内部参数和外部参数。
对于内部参数的标定，一般可以采用针孔相机模型进行建模。
针孔相机模型假设光线通过光圈进入摄像机，然后通过透镜在焦平面上形成图像。
在这个过程中，焦距、主点位置和像元大小是需要标定的主要参数。
通过对标定图像进行分析，可以得到特定的几何约束等式，从而计算出这些参数。
对于外部参数的标定，主要是确定摄像机与场景之间的相对位置和方向关系。
一种常用的方法是使用SFM（结构从运动）方法。
SFM是一种通过多个图像之间的对应关系来估计场景的三维结构和摄像机的运动的方法。
在SFM中，通过对多个图像进行特征点匹配，可以得到这些特征点在三维空间中的对应关系。
然后，通过使用迭代的方法，可以同时估计摄像机的姿态和场景的三维结构。
最后，通过对SFM的结果进行优化和求解，可以得到摄像机的外部参数。
在标定过程中，还需要考虑一些误差和畸变的影响。
实际摄像机中，由于光学元件、机械结构和图像传感器等因素，会产生一些畸变，如径向畸变和切向畸变。
这些畸变会影响图像的几何和测量精度。
因此，在标定过程中，通常需要对畸变进行建模和校正。
总结来说，摄像机标定的原理主要是基于相机的成像几何和光学原理，并通过对标定物体和标定图像的分析和处理，计算出摄像机的内部参数和外部参数。
工业相机个人工作总结
一、前言时光荏苒，转眼间，我在工业相机岗位已工作一年有余。
在这一年的时间里，我在公司领导的关心与指导下，在同事们的帮助下，认真学习业务知识，努力提高自己的综合素质，现将一年来工作情况进行总结如下：二、工作回顾1. 熟悉产品知识，提高业务水平入职以来，我深知自己肩负着公司工业相机产品销售的重任。
为了更好地胜任工作，我认真学习产品知识，了解产品性能、特点及适用范围。
通过不断学习，我对工业相机有了全面、深入的了解，为今后的销售工作打下了坚实基础。
2. 积极拓展市场，提高销售额在工作中，我始终保持积极进取的态度，主动出击，拓展市场。
通过参加行业展会、拜访客户等方式，了解客户需求，为客户提供专业、贴心的服务。
在过去的一年里，我成功签约了多个客户，为公司创造了良好的业绩。
3. 优化客户关系，提升客户满意度在销售过程中，我注重与客户的沟通与交流，了解客户需求，为客户提供解决方案。
同时，我还关注客户反馈，及时解决客户在使用过程中遇到的问题。
通过努力，我赢得了客户的信任，提升了客户满意度。
4. 团队协作，共同进步在工作中，我注重团队协作，与同事们共同进步。
遇到问题时，主动请教，共同解决。
在团队活动中，积极参与，发挥自己的专长，为团队贡献力量。
三、工作不足与改进措施1. 工作经验不足：在市场拓展方面，我缺乏一定的经验，导致部分客户未能成功签约。
针对这一问题，我将在今后的工作中多向有经验的同事请教，提高自己的业务能力。
2. 时间管理能力有待提高：由于工作繁忙，我在时间管理方面存在一定的不足。
为了提高工作效率，我将在今后的工作中合理安排时间，确保各项工作有序进行。
3. 沟通表达能力有待加强：在与客户沟通时，有时表达不够清晰，导致客户理解偏差。
针对这一问题，我将在今后的工作中加强沟通技巧的学习，提高自己的表达能力。
四、未来展望在新的一年里，我将继续努力，不断提升自己的业务能力和综合素质，为公司创造更多价值。
具体措施如下：1. 深入学习产品知识，提高业务水平。
相机标定方法范文
相机标定方法范文相机标定是计算机视觉和机器视觉领域中的重要技术之一，它用于从相机图像中获取相机的内部参数和外部参数，以便实现图像的几何校正、三维重建、姿态估计等任务。
相机标定的目标是估计相机的内部参数（如焦距、主点），以及相机到世界坐标系的变换参数（如旋转矩阵、平移向量），从而将图像坐标映射到真实三维世界坐标。
相机标定的基本思想是通过对已知世界物体或者图案在图像上的投影来进行参数的估计。
常用的相机标定方法包括棋盘格标定、多平面标定和结构光标定等。
棋盘格标定是最常用的相机标定方法之一、它通过放置具有已知尺寸的棋盘格在不同的位置和角度下拍摄一组图像，并通过检测和提取图像中的棋盘格角点来进行标定。
在标定过程中，首先需要校正图像的畸变，即去除图像中的径向畸变和切向畸变。
然后，通过最小二乘法来估计相机的内部参数和外部参数。
最后，可以利用这些参数进行图像的几何校正和三维重建等任务。
多平面标定是一种相机标定方法，它利用多个平面的特性来进行标定。
在标定过程中，需要选取若干个具有已知尺寸和形状的平面，并在不同的位置和角度下拍摄一组图像。
通过检测和提取图像中平面上的特征点，可以估计相机的内部参数和外部参数。
多平面标定方法相对于棋盘格标定方法的优势在于它可以同时估计相机的内部参数和外部参数，而不需要进行两次标定过程。
结构光标定是一种利用光栅或者条纹投影仪进行相机标定的方法。
在标定过程中，首先需要将光栅或者条纹投影到场景中，形成一组特征点或者特征线。
然后，通过检测和提取图像中的特征点或者特征线来进行标定。
通过这种方法可以得到更多的标定数据，从而提高标定的准确性和精度。
除了以上介绍的常用相机标定方法，还有一些其他方法也被广泛应用于相机标定领域，如基于张量分解的相机标定、基于球面映射的相机标定等。
这些方法都有各自的优缺点，适用于不同的标定场景和任务需求。
总结来说，相机标定是计算机视觉和机器视觉领域中的重要技术之一，它可以估计相机的内部参数和外部参数，以实现图像的几何校正、三维重建和姿态估计等任务。
手眼标定总结
手眼标定总结
准备阶段：
1．首先要获取相机的初始内参（焦距，畸变系数，单个像素的宽，单个像素高，图像坐标的中心值横坐标，图像坐标中心值的纵坐标，图像宽度，图像高度）2．根据标定板的大小利用gen_caltab算子，生成描述文件。
（保存到指定位置）
3．拍摄14—20组标定板图像（eye_in_hand），并准确记录每组图像在拍摄时TOOL_IN_BASE位姿（此位姿从机器人中读取）。
备注：在获取标定图像时，标定板不动，机器人末端的摆动要尽可能的全面，绕各
个轴的旋转角要尽量的大。
标定板要出现在相机视野的各个角落。
理论上图像越多，
角度越全面，标定精度越高。
标定阶段：
1．读取相机初始内参，设置描述文件路径
2．创建标定数据模型create_calib_data
3．设置相机的参数类型set_calib_data_cam_parm
4．设置标定板的数据类型（此处用到了描述文件）
5．设置标定模式set_calib_data（我使用的是非线性的方法）
6．循环读取图像将标定板的位姿信息和机器人末端在基坐标系位姿（TOOL_IN_BASE）保存到标定数据模型中。
7．进行手眼标定calibrate_hand_eye
备注：手眼标定最终获得的是相机与机器人末端的位姿关系（Camera_In_Tool）。
在循环输入TOOL_IN_BASE时其输入格式一定要是YZX的（至少我试过XYZ，YZY是不行的），到此标定就结束了。
如果是使用该标定结果的话，要先选择参考的平面进行一步标定获得参考的obj_in_cam，然后再计算抓取物体点与obj_in_cam的关系。
所用到的方程如下：
时间：8.3。
工业相机标定总结
工业相机标定总结1. 引言工业相机标定是指通过一系列的计算和校正过程，将相机图像中的像素坐标映射到世界坐标系中，从而实现像素与物理距离的转换。
标定的准确与否直接影响到工业相机在机器视觉领域的应用效果。
本文将对工业相机标定的基本原理、常用方法以及注意事项进行总结和介绍。
2. 工业相机标定原理工业相机标定的基本原理是通过建立相机的内部参数矩阵和外部参数矩阵来描述相机成像过程。
内部参数矩阵包括焦距、主点位置和畸变等参数，外部参数矩阵包括相机位置和姿态等参数。
3. 工业相机标定方法3.1 板点标定法板点标定法是工业相机标定中最常用的一种方法。
该方法需要将一个特制的标定板放置在相机视野范围内，并测量标定板上的特定点在相机图像中的像素坐标。
通过对比测量的像素坐标和实际世界坐标，可以计算出相机的内外参数矩阵。
3.2 立体相机标定法立体相机标定法是用于双目视觉系统的标定方法。
该方法需要使用两个相机同时获取同一场景的图像，并测量两个相机图像中的对应点坐标。
通过计算这些对应点的像素坐标和实际世界坐标之间的关系，可以得到相机的内外参数矩阵。
3.3 灰度平面标定法灰度平面标定法是一种利用灰度信息进行相机标定的方法。
该方法通过将相机对准一个具有均匀灰度分布的平面，然后采集平面上的图像，并计算图像中的像素坐标和实际世界坐标之间的映射关系，从而得到相机的内外参数矩阵。
4. 工业相机标定注意事项4.1 标定板选择在进行板点标定法时，选择一个合适的标定板非常重要。
标定板应具有清晰的边缘和特定的点，以便于测量像素坐标。
此外，标定板的大小和形状也需要根据相机的视野范围进行选择。
4.2 图像采集条件在进行工业相机标定时，需要注意图像采集条件的统一性。
例如，光线条件应保持一致，摄像机的设置参数如曝光时间、增益等也应一致。
这样可以避免在标定过程中的误差。
4.3 数据处理和优化在获取到相机的内外参数矩阵后，还需要对数据进行处理和优化。
通常可以采用非线性优化算法对标定结果进行优化，以提高标定的准确性。
工业相机个人工作总结怎么写
个人工作总结：工业相机工作探究与成长【标题】工业相机个人工作总结【前言】随着工业4.0和智能制造的快速发展，工业相机在自动化检测和图像处理领域扮演着越来越重要的角色。
作为一名工业相机技术工作者，我深感责任重大，也充满激情。
在过去的一年里，我积极参与了多个工业相机相关的项目，从中学到了很多专业知识，也积累了一定的工作经验。
现将我的工作总结如下，以期为今后的成长提供借鉴。
【主体】一、工作内容与成果1. 项目参与在过去的一年里，我参与了5个工业相机项目的实施，涉及自动检测、图像处理、机器人导航等领域。
在项目中，我负责相机选型、参数配置、系统集成及调试等工作。
通过团队协作，我们成功完成了所有项目，客户满意度较高。
2. 技术研究与创新针对工业相机在实际应用中遇到的问题，我进行了深入研究，发表了2篇专业论文，分别为《基于机器视觉的工业相机自动检测技术研究》和《工业相机在机器人导航中的应用与优化》。
这些研究为我国工业相机技术的发展提供了有益参考。
3. 培训与交流为了提高自己的专业素养，我参加了3次国内外的工业相机技术研讨会，并邀请了行业专家进行内部培训。
同时，我还组织了对新入职员工的培训，分享了我在工业相机领域的经验，促进了团队的整体进步。
二、不足与反思1. 项目管理能力有待提高在项目实施过程中，我发现自己在项目管理方面存在不足，有时进度控制不够理想，影响了项目进度。
为此，我计划学习项目管理相关知识，提高自己的项目管理能力。
2. 技术研究深度不足虽然我在工业相机技术研究方面取得了一定的成果，但与行业前沿相比，还存在较大差距。
为了提高自己的技术水平，我计划加强学习，关注行业动态，深入研究工业相机相关技术。
3. 团队协作能力有待提升在团队合作中，我发现自己在沟通、协作方面还有待提高。
为了更好地融入团队，我将学习倾听、沟通技巧，增强团队协作能力。
【结尾】回顾过去的一年，我在工业相机领域取得了一定的成绩，但也暴露出不少问题。
相机实验心得体会 (2)
相机实验心得体会
在进行相机实验的过程中，我有一些心得体会：
1. 实验前要做好准备工作，包括对相机的使用说明进行熟悉，检查相机是否正常工作以及准备好所需要的各种材料和设备。
2. 拍摄前要确定好拍摄的主题和构图，可以提前在脑海中构思好想要表达的内容。
3. 在进行实验时要注意相机的稳定性，手持拍摄时尽量保持相机稳定，可以使用三脚架来提高拍摄的稳定性。
4. 在进行实验时要多角度思考，多尝试不同的拍摄角度和组合，以寻找最好的拍摄效果。
5. 要善于利用光线和色彩，合理利用自然光和人工光源，以及不同的色彩搭配，来突出拍摄主题。
6. 注意曝光和对焦，要根据拍摄主题和场景合理调整曝光和对焦，以确保拍摄的图像清晰明亮。
7. 拍摄完后要及时复查照片，以确保拍摄到理想的效果。
如果有需要，可以对照片进行后期处理，以增强拍摄效果。
总的来说，相机实验是一个充满创意和探索的过程，通过不断的尝试和反思，可以不断提升自己的拍摄技巧和艺术表达能力。
同时，也要保持对世界的观察和敏感，善于发现美和记录美。
年终标定工程师个人工作总结
年终标定工程师个人工作总结时光荏苒，岁月如梭，转眼间又到了总结过去，规划未来的时刻。
在这一年里，我作为一名标定工程师，始终秉持着敬业、勤奋、创新的工作态度，为我国汽车行业的发展贡献着自己的一份力量。
现将我的年终个人工作总结如下：一、工作回顾1. 技能提升在过去的一年里，我充分利用业余时间，深入学习汽车标定相关知识，掌握了丰富的理论基础。
同时，通过实践操作，不断提高自己的技能水平，使自己在标定工程师这个岗位上更加得心应手。
2. 项目经验今年我参与了多个汽车项目的标定工作，涉及车型包括汽油车、柴油车、混合动力车等。
在项目中，我严格遵守实验流程，确保数据准确可靠，为我国汽车排放标准的制定提供了有力支持。
3. 团队协作在标定工作中，我充分认识到团队协作的重要性。
与同事保持良好的沟通，共同解决实验过程中遇到的问题。
在团队中发挥自己的专长，为团队的整体发展贡献力量。
4. 业务拓展今年，我主动了解市场动态，关注新能源汽车的发展趋势。
在完成日常标定工作的同时，积极参与新能源车辆的标定实验，为我国新能源汽车产业的发展积累了宝贵经验。
二、工作亮点1. 创新思维在标定实验中，我始终秉持着创新思维，不断探索新的方法和技术，提高实验效率。
例如，针对某款柴油车尾气排放问题，我提出了改进方案，成功降低了排放量，达到了国家标准。
2. 严谨态度在实验过程中，我始终保持严谨的态度，对每一个数据都进行反复验证，确保实验结果的准确性。
今年，我参与的一个项目获得了国家级科技进步奖，充分体现了我的工作成果。
3. 客户满意度在服务客户的过程中，我始终以客户需求为导向，提供专业、高效的解决方案。
今年，我负责的几个项目均获得了客户的高度评价，客户满意度持续提升。
三、工作不足1. 知识更新虽然我在今年提升了自己的专业素养，但面对日新月异的汽车行业，我感觉自己的知识更新速度还不够快。
明年，我将加大学习力度，跟上行业发展的步伐。
2. 沟通能力在团队协作中，我发现自己的沟通能力还有待提高。
相机标定过程问题及注意总结
相机标定实验过程注意问题及总结
1 标定板
用于标定的标定板制作的精度一定要高，精度低的误差会很大。
2 相机
在标定过程中相机调好后就不能再动了，稍微动一点也要重新标定。
3 清洁度检查
检查拍摄的图像有没有污点，如果有要首先判断是在相机上还是在镜头上。
旋转镜头，如果污点随着镜头移动，则污点在镜头上。
如果污点不随着镜头移动，则污点在CCD靶面上。
可以用清洁球进行吹气清洗。
4实验过程
实验时要保证视场大小与标定板大小相当，或者稍微大一些，以保证在标定板平移时仍然在视场内。
先把光圈调到最大进行对焦，对焦时要考虑到全场的清晰程度，达到一种全场的均衡。
对焦完成后，把光圈减小，增加曝光，同时补光增加亮度，这样做是为了增加拍摄时的景深。
关于标定板亮度，看灰度直方图，平均亮度在150可以，在180~200之间为宜，不能出现过曝。
5外参数x坐标符号相反的问题（目前未解决，但是看文献同结果）
6判定左右相机问题。
相机左右与实际情况相同。
7 相机水平和对称问题
根据现在的实验结果分析。
要减小误差需要让双摄像机尽量与水平面平行，且两相机的y坐标尽量相同，左右摄像机关于中轴线对称。
8 光圈与景深关系
尽量实现大景深
•焦距越小，景深越大
•工作距离越远，景深越大
•像素尺寸越大，景深越大
•光圈越小，景深越大
9 采图同步
采图时一定要保证双相机的同步，同时要保证采图时的同步性。
这样可以减少或者避免时间变化带来的误差。
10 图像畸变
图像畸变主要包括三类：镜像畸变、离心畸变、薄透镜畸变。
摄影摄像实训自我鉴定
摄影摄像实训自我鉴定
在摄影摄像实训中，我认为自己具备以下几个方面的能力和优势。
首先，我具备良好的摄影摄像基础知识和技巧。
通过系统学习和实践，我熟悉相机的操作原理、光线的运用、构图的方法等基础知识，并能熟练使用各种摄影摄像设备。
在实践中，我能够准确捕捉到被摄对象的最佳瞬间，并通过合理的构图和光线运用，使作品更具艺术性和表现力。
其次，我具备思维敏捷和创意表达能力。
在拍摄过程中，我能够主动思考如何通过摄影摄像语言来表达自己的观点和主题，从而创作出富有个性和独特性的作品。
同时，我也会不断地开拓自己的视野，吸取各种艺术形式和文化元素，以丰富自己的创作思路和表达方式。
另外，我还注重团队合作和沟通能力。
在实训过程中，我与同学们共同完成了多个团队项目，如影片拍摄、外景摄影等。
通过与他人合作，我学会了倾听和尊重他人的意见，懂得与他人有效地沟通和协调，以达到共同的目标。
最后，我具备持续学习和自我提升的意识。
摄影摄像领域发展迅速，新技术和新工具不断涌现。
为了与时俱进，我会主动学习相关的新知识和技能，如人像摄影、风光摄影、后期处理等，并不断尝试新的拍摄方式和创作手法，以提高自己的摄影摄像水平。
综上所述，通过摄影摄像实训，我不仅掌握了相关的基础知识和技巧，还培养了创意表达能力、团队合作和沟通能力，并具备持续学习和自我提升的意识。
我相信，在将来的工作和学习中，这些能力将会使我成为一名优秀的摄影摄像师。
相机标定实验报告
相机标定一、实验原理相机标定就是求解相机的内参数以及畸变参数的过程。
相机的标定主要有两种：传统的摄像头标定方法和摄像头自标定方法，典型的有：（1）Tsai（传统的标定方法）；（2）张正友（介于传统和自标定之间）。
1999年，微软研究院的张正友提出了基于移动平面模板的相机标定方法。
此方法是介于传统标定方法和自标定方法之间的一种方法，传统标定方法虽然精度高设备有较高的要求，其操作过程也比较繁琐，自标定方法的精度不高，张正友标定算法克服了这两者的缺点同时又兼备二者的优点，因此对办公、家庭的场合使用的桌面视觉系统(DVS)很适合。
张正友标定方法由于简单、效果好而得到广泛使用。
张正友标定法的标定步骤：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、求出摄像机的外参数（单应性矩阵）和内参数（最大似然估计）；5、求出畸变系数；6、优化求精。
张正友标定方法的主要思想是：1、相机内参矩阵其中，q 的坐标系是默认的OpenCV 的像素坐标系，Q 的坐标系是标定板坐标系，Z 轴为0，原点在标定板的某个内角点上（标定板上角点的坐标均为[*,*,0]的形式），在OpenCV 3.0中使用的是（[i ∗Squres_Size ，j ∗Square_Size ，0]的形式）。
其中fx 和fy 表示相机x 轴和y 轴的焦距，s 表示成像平面x 轴和y 轴的不正交性。
2、基础公式对于不同位置的棋盘格到相机的成像，可以使用下面的公式进行表示：其中，[R|t]表示棋盘格坐标系相对于相机坐标系的位姿。
把矩阵R 和M ~写开，如下式所示：进行化简得：其中[u v 1]是已知量，[X Y 1]也是已知量，A 和[r1 r2 t]是未知量。
其中H=A[r1 r2 t]又叫做单应性矩阵，可以使用下面的3中所述的方法求解。
3、单应矩阵求解这里使用的方法基于最大似然准则：假设提取的m 存在均值为0，噪声协方差矩阵为的高斯白噪声。
相机几何标定方法综述
相机几何标定方法综述大家好呀！今天咱就来好好唠唠相机几何标定方法这个事儿。
相机几何标定在很多领域都超级重要呢，像计算机视觉、机器人导航、图像测量啥的，都离不开它。
下面咱就一起来看看都有哪些常见的方法哈。
一、传统标定方法。
传统标定方法那可是相机几何标定里的元老啦。
其中最经典的要数张正友标定法啦。
这个方法呢，操作起来相对比较简单，它主要是通过拍摄一组平面标定板的图像，然后根据标定板上的特征点在图像中的位置和其在世界坐标系中的已知位置，来求解相机的内外参数。
比如说，咱在实验室里要对一个相机进行标定，就可以用张正友标定法。
先准备一个棋盘格标定板，然后从不同的角度和位置用相机拍摄这个标定板的多张图像。
接着呢，通过一些数学计算和算法处理，就能得到相机的内参矩阵、畸变系数这些重要参数啦。
还有一种是Tsai两步法。
它把相机标定过程分成了两个步骤哦。
第一步是通过已知的世界坐标系和图像坐标系之间的对应关系，来确定相机的外部参数；第二步再根据第一步得到的结果去求解相机的内部参数。
这种方法在精度上还是挺不错的，不过计算过程相对复杂一些。
就好比做数学题，步骤多了点，但结果会更准确。
二、自标定方法。
自标定方法呢，和传统标定方法不太一样。
它不需要专门的标定板，而是直接从相机拍摄的图像序列中提取信息来进行标定。
这种方法的优点就是方便呀，不需要额外准备标定工具。
比如说在一些实际场景中，像监控摄像头，要准备标定板去标定可能不太现实，这时候自标定方法就派上用场啦。
其中基于绝对二次曲线的自标定方法就挺有趣的。
它利用了图像中的一些几何约束关系，通过对绝对二次曲线的成像来求解相机的内部参数。
想象一下，相机在拍摄不同场景的时候，它捕捉到的图像里其实隐藏着很多关于相机自身参数的线索，自标定方法就是要把这些线索找出来。
还有基于消失点和消失线的自标定方法。
当我们拍摄一些具有平行结构的场景时，比如建筑物的走廊，那些平行的线条在图像中会汇聚到一个点或者一条线上，这就是消失点和消失线。
相机标定个人总结
本文是一篇关于相机标定意义和原理的个人总结，包含了OpenCV和Matlab中常用的相机标定函数的注解。
相机标定是机器视觉的基础，标定结果的好坏直接决定了机器视觉的系统精度，作用可见一斑。
在这一年半的时间里，我个人也是随着实验和程序的进一步理解，对标定的原理和意义有了更多的想法。
同样，由于博文的关系，仍有一些朋友会常常询问标定的程序问题。
本人的2010-05-17OpenCV标定程序的问题也多次被朋友询问，由于当时对标定的认识还不够系统，因此现在认为该文对标定的意义和原理有很多误解，并在此推荐一些较好的博文拱大家学习：双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（一）图像获取与单目标定；双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（二）双目标定与双目校正；双摄像头测距的OpenCV实现；分享一些OpenCV实现立体视觉的经验；下面结合本人的毕业论文及一年半来对机器视觉的学习，对相机标定的意义和原理进行叙述。
1.单目相机模型单目相机模型中的三种坐标系关系如图1所示，相机坐标系即是以光轴中心O为原点的坐标系，其z轴满足右手法则，成像原点fO所代表平面即为像平面坐标系（实际应用中，均以图像左上角为坐标系原点），实际物体坐标系即为世界坐标系。
光轴中心O图1 单目相机模型的三坐标系统关系其中，P在世界坐标系的值为()W W WX,Y,Z，Pu是P在像平面坐标系的投影点，其相机坐标系的值为(X,Y,Z)u u u。
θ是相机坐标系Z轴与像平面夹角，一般情况下Z轴与像平面垂直，θ值为90。
且相机坐标系x yO与像平面f f fx yO平行，f为相机的焦距。
对于从相机坐标系到像平面坐标系的变换，像平面坐标系是用像素单位来表示的，而相机坐标系则是以毫米为单位来表示，因此，要完成改变换过程就需要先得到像平面的像素单位与毫米单位之间的线性关系。
在图1中，相机光轴中心z 轴方向上与像平面的交点'O 称为投影中心，坐标为x y (c ,c )，是像素单位，而每个像素在f X 和f Y 的物理尺寸为1x s dx=和1y s dy=，单位是像素/毫米，则像平面的像素与毫米间的线性关系如式（1）： 111xx y y u s 0c x v 0s c y 00⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭（1）根据小孔模型下投影变换原理，像平面的物理坐标(,)x y 对应的相机坐标系满足式（2）： X Y Z Z cos Y Z sin u u u uuu x f f y f θθ⎧=-⎪⎪⎨⎪=⎪⎩（2）其对应的矩阵形式为式（3）：X cos 00Y10sin 00Z Z 10101u 1u 1u u x f f y f θθ--⎛⎫⎛⎫-⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭（3）联立式（1）和式（3），得到式（4）即为相机坐标系与像平面坐标系变换的矩阵。
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本文是一篇关于相机标定意义和原理的个人总结，包含了OpenCV和Matlab中常用的相机标定函数的注解。
相机标定是机器视觉的基础，标定结果的好坏直接决定了机器视觉的系统精度，作用可见一斑。
在这一年半的时间里，我个人也是随着实验和程序的进一步理解，对标定的原理和意义有了更多的想法。
同样，由于博文的关系，仍有一些朋友会常常询问标定的程序问题。
本人的2010-05-17OpenCV标定程序的问题也多次被朋友询问，由于当时对标定的认识还不够系统，因此现在认为该文对标定的意义和原理有很多误解，并在此推荐一些较好的博文拱大家学习：双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（一）图像获取与单目标定；双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（二）双目标定与双目校正；双摄像头测距的OpenCV实现；分享一些OpenCV实现立体视觉的经验；下面结合本人的毕业论文及一年半来对机器视觉的学习，对相机标定的意义和原理进行叙述。
1.单目相机模型单目相机模型中的三种坐标系关系如图1所示，相机坐标系即是以光轴中心O为原点的坐标系，其z轴满足右手法则，成像原点fO所代表平面即为像平面坐标系（实际应用中，均以图像左上角为坐标系原点），实际物体坐标系即为世界坐标系。
光轴中心O图1 单目相机模型的三坐标系统关系其中，P在世界坐标系的值为()W W WX,Y,Z，Pu是P在像平面坐标系的投影点，其相机坐标系的值为(X,Y,Z)u u u。
θ是相机坐标系Z轴与像平面夹角，一般情况下Z轴与像平面垂直，θ值为90。
且相机坐标系x yO与像平面f f fx yO平行，f为相机的焦距。
对于从相机坐标系到像平面坐标系的变换，像平面坐标系是用像素单位来表示的，而相机坐标系则是以毫米为单位来表示，因此，要完成改变换过程就需要先得到像平面的像素单位与毫米单位之间的线性关系。
在图1中，相机光轴中心z 轴方向上与像平面的交点'O 称为投影中心，坐标为x y (c ,c )，是像素单位，而每个像素在f X 和f Y 的物理尺寸为1x s dx=和1y s dy=，单位是像素/毫米，则像平面的像素与毫米间的线性关系如式（1）： 111xx y y u s 0c x v 0s c y 00⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭（1）根据小孔模型下投影变换原理，像平面的物理坐标(,)x y 对应的相机坐标系满足式（2）： X Y Z Z cos Y Z sin u u u uuu x f f y f θθ⎧=-⎪⎪⎨⎪=⎪⎩（2）其对应的矩阵形式为式（3）：X cos 00Y10sin 00Z Z 10101u 1u 1u u x f f y f θθ--⎛⎫⎛⎫-⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭（3）联立式（1）和式（3），得到式（4）即为相机坐标系与像平面坐标系变换的矩阵。
X cos 0Y10sin 0Z Z 10101u 1x x u 1y x u u u s f f c v s f c θθ--⎛⎫⎛⎫-⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭（4）其中，11,,,,,x y x y c c f s s θ⎛⎫⎪⎝⎭即为相机的6个内参数，其组成的矩阵即为内参数矩阵。
对于从相机坐标系到世界坐标系的变换，是通过旋转矩阵R 和平移矩阵T 完成的，如图2所示。
摄像机坐标系u u u u xO图2 相机坐标系与世界坐标系的变换关系其中，平移矩阵T 是三维列向量，旋转矩阵R 是坐标轴依次绕,x y 和z 轴旋转角度,ψϕ和τ所形成的三个矩阵()()()R ,R ,R x y z ψϕτ的总乘积。
它们的定义如式（5）：()()()100R =0cos sin 0-sin cos cos 0-sin R =010sin 0cos cos sin 0R =-sin cos 0001x y z ψψψψψϕϕϕϕϕτττττ⎛⎫ ⎪⎪⎪⎝⎭⎛⎫ ⎪⎪⎪⎝⎭⎛⎫ ⎪⎪⎪⎝⎭（5）则矩阵R 的计算公式如式（6）：cos cos cos sin +sin sin cos sin sin -cos sin cos R=-cos sin cos cos -sin sin sin sin cos +cos sin sin sin -sin cos cos cos ϕτψτψϕτψτψϕτϕτψτψϕτψτψϕτϕψϕψϕ⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭（6）因此，从相机坐标系到世界坐标系的变换如式（7），其中，0T 表示()000，R 33⨯为旋转矩阵，31T ⨯为平移矩阵，该变换矩阵称为外参数矩阵。
w w w X X Y Y R Z Z 0111u u 3331u T ⨯⨯T ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭（7）最后，联立式（4）和式（7）求得像平面坐标系与世界坐标系之间的变换关系，如式（8）：w w w w w w w w w X cos 0Y R 10sin 0Z Z 01100101X X Y Y =M Z Z 111x x13331y yu 0001020310111213342021222330313233u s f f c T v s f c m m m m m m m m m m m m m m m m θθ--⨯⨯T⨯⎛⎫⎛⎫-⎛⎫⎪⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪= ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ （8）其中，M 34⨯即为透视投影矩阵，表示空间中三维点坐标与图像平面二维坐标之间的线性关系，()1u v T表示P u 的像平面齐次坐标值，()www X Y Z 1T表示P 的世界坐标系齐次坐标值。
基于以上几何原理和相机模型得到的图像信息和三维信息之间的关系，存在不可逆性，即可以通过已知世界坐标系的坐标值求得二维坐标值，如果要进行二维坐标到三维坐标的反求还需要其他的数学模型辅助求解。
2.Matlab 标定工具箱应用1) 制作标定板，标定板尺寸为324(mm)X252(mm)，即7行9列63个36mm 的正方形方格组成，如图3所示。
图3 标定方格板2)将水平平行的左右相机同时采集标定板的不同位姿图像，共计12组位姿（对于采集的图像，位姿越多，标定结果也会越精确，建议在10组到20组之间）如图4,5所示。
图4 左相机的标定图像图5 右相机的标定图像3)在工具箱中通过Extract grid corners提取每幅标定图像的特征点（即黑方格与白方格的交点）。
4)进行单目标定，得到左右相机的内外参数以及畸变系数，并将参数保存到Calib_Results_left和Calib_Results_right两个mat格式的文件中。
3.Matlab标定结果与OpenCV标定结果的比较与分析Matlab标定结果：通过上节的步骤（1）-（4），可以得到如图6和7所示的左右相机的内参数、畸变系数结果。
图6 左相机的内参数和畸变系数图7 右相机的内参数和畸变系数对于左右相机由于透镜畸变造成的误差使用工具箱中的visualize_distortions 功能进行分析，可以得到左相机的畸变图，如8、9、10所示，相应的右相机畸变图，如11、12、13所示。
图8 左相机镜头畸变图图9 左相机径向畸变图图10 左相机切向畸变图对于图8到10，图中的0点即为左相机光学中心，图中的箭头显示相机图像的畸变方向。
图8左相机整体畸变模型中，该相机的左侧畸变不明显，若物体的图像在此则不易受畸变因素影响造成线条的弯曲；图9左相机径向畸变模型中，该相机的畸变系数由中心向外增大，即物体的图像越靠近图像边缘，其线条的弯曲程度就越大；图10左相机切向畸变模型中，箭头方向显示该相机切向畸变的增大方向，在相机的左侧其切向畸变与径向畸变的方向相反，使得整体畸变模型中，相机左侧的畸变较小。
图11 右相机镜头畸变图图12 右相机径向畸变图图13 右相机切向畸变图对于图11到13，图中的0点与左相机相同，即为右相机光学中心，图中的箭头显示相机图像的畸变方向。
图11右相机整体畸变模型中，该相机的中间及偏左侧畸变不明显，若物体的图像在此则不易受畸变因素影响造成线条的弯曲；图12右相机径向畸变模型中，该相机的畸变系数由中心向外增大，但右相机比左相机在光轴中心附近有更大的区域畸变很小，因此位于右侧相机光学中心的图像，其线条因受畸变造成的弯曲很小；图13右相机切向畸变模型中，箭头方向显示该相机切向畸变的增大方向，在相机的左侧其切向畸变与径向畸变的方向相反，使得整体畸变模型中，位于右相机图像左侧的线条受畸变影响较小。
OpenCV 标定结果：在此列举的OpenCV 标定结果是我双目视觉标定且优化后的结果，与Matlab 的会有差异。
左侧相机的内参数矩阵：837.629310301.03710840.95381238.93799001⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭（9）右侧相机的内参数矩阵：837.342150306.915340842.97182244.3674001⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭（10）该式（9）-（10）与式（1）相对应。
而Matlab 中的cc 对应于式（1）中的相机光轴中心在图像平面的投影坐标，fc 即为式（1）中的x s 和y s 。
至此，讲解完了OpenCV 与Matlab 所对应的相机标定内参数矩阵的含义。
OpenCV 与Matlab 标定中的差异：OpenCV 的标定参数中，对于镜头畸变采用的方法是Brown 博士在71年发表的文章中提到的；而Matlab 中的镜头畸变参数采用基于Heikkil 博士提出的方法，将非线性干扰因素引入到内外参数的求解过程。
Heikkil 采用51⨯的矩阵()12123k k p p k 来表示以上的两种畸变系数。
根据Brown 的非线性模型，12,k k 和3k 表示镜头的径向畸变系数，通常只使用12,k k 两项，3k 只是针对即便较大的镜头（例如鱼眼镜头，其余情况下该系数值为0），而1p 和2p 表示切向畸变系数，由式（11）和式（12）求解该矩阵，本文的畸变系数求解伴随在相机标定过程中。
()()246radical 123246radical 123=1=1x x k r k r k r y y k r k r k r++++++ （11）其中，(,)x y 是像平面上的任一点坐标值，radical radical (,)x y 是进行径向畸变矫正后的坐标值，246,,r r r 是r 作为光学中心畸变为0的点进行泰勒级数展开后得到的。
()()22tangential 1222tangential 12=+22=+22x x p y p r x y y p r yp y ⎡⎤++⎣⎦⎡⎤++⎣⎦（12）其中，(,)x y 是像平面上的任一点坐标值，tangential tangential (,)x y 是进行切向畸变矫正后的坐标值，246,,r r r 如式（11）的定义相同。