一、前言
相机校准是使用特殊校准模式的图像估计相机参数的过程。参数包括相机内在系数、失真系数和相机外在系数。校准相机后，有几种方法可以评估估计参数的准确性：
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绘制相机的相对位置和校准模式
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计算重投影误差
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计算参数估计误差
二、校准相机
使用一组棋盘校准模式的图像估计相机参数。
三、外在学
您可以通过绘制相机的相对位置和校准模式来快速发现校准中的明显错误。函数可以绘制校准图案在相机坐标系中的位置，或绘制相机在图案坐标系中的位置。寻找明显的问题，例如图案在相机后面，或者相机在图案后面。还要检查图案是否离相机太远或太近。
四、重投影错误
重投影误差提供了精度的定性度量。重投影误差是在校准图像中检测到的图案关键点与投影到同一图像中的相应世界点之间的距离。函数提供了每个校准图像中平均重投影误差的有用可视化。如果总体平均重投影误差过高，请考虑排除误差最高的影像并重新校准。
五、估计误差
估计误差表示每个估计参数的不确定性。估计相机参数函数可以选择返回输出，其中包含对应于每个估计相机参数的标准误差。返回的标准错误（与相应参数采用相同的单位）可用于计算置信区间。例如 +/-1.96秒对应于 95% 置信区间。换句话说，给定参数的实际值在1.96秒估计为95%。
六、如何提高校准精度
是否可以接受特定的重新投影或估计误差取决于您特定应用的精度要求。但是，如果您确定校准精度不可接受，则有几种方法可以提高它：
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修改校准设置。尝试使用 3 个径向畸变系数，估计切向畸变或偏斜。
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拍摄更多校准图像。图像中的图案必须采用不同的 3D 方向，并且其位置应使您在视野的所有部分都有关键点。特别是，为了更好地估计失真系数，在靠近图像边缘和角落的地方设置关键点非常重要。
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排除具有高重投影误差的图像并重新校准。
七、总结
此示例演示了如何获取和解释相机校准误差。
八、程序
使用Matlab R2022b版本，点击打开。（版本过低，运行该程序可能会报错）
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