該文章主要學習如何進行相機標定，原理部分只是比較多，不多贅述。

首先，相機標定主要是去求解內參K和外參（R|T）。以下為相機標定過程中常用的opencv自帶的幾個重要函式。

1.opencv 提供的函式ProjectPoints2（），投影三維點到影象二維點。函式引數如下

void cvProjectPoints2( const CvMat* object_points, const CvMat* rotation_vector,
                       const CvMat* translation_vector, const CvMat* intrinsic_matrix,
                       const CvMat* distortion_coeffs, CvMat* image_points,
                       CvMat* dpdrot=NULL, CvMat* dpdt=NULL, CvMat* dpdf=NULL,
                       CvMat* dpdc=NULL, CvMat* dpddist=NULL );

object_points:物體點的座標，為3*N或者N*3的矩陣，N是檢視中所有點的數目

rotation_vector：旋轉向量1*3

translation_vector:平移向量 1*3

intrisic_vector:相機內參 其可由calibrateCamera完成

image_Points：輸出陣列，儲存影象點的座標，2*N

2.FindHomography（）： 計算兩個平面之間的透視變換。函式引數如下：

void cvFindHomography( const CvMat* src_points,  const CvMat* dst_points, CvMat* homography );

  src_points：原始平面點座標 2*N，N*2，3*N（表示其次座標）。

  dst_points：目標平面點座標2*N，N*2,3*N(同理)。

  homograohy：3*3透視矩陣。

3.Calibratecamera2（）利用棋盤點計算攝像機的內參數和外引數，其中該外引數是基於棋盤的（Z=0），函式引數如下：

void cvCalibrateCamera2( const CvMat* object_points, const CvMat* image_points,
                         const CvMat* point_counts, CvSize image_size,
                         CvMat* intrinsic_matrix, CvMat* distortion_coeffs,
                         CvMat* rotation_vectors=NULL,
                         CvMat* translation_vectors=NULL,
                         int flags=0 );

 object_points：定標點的世界座標，為3*N，這個N是所有檢視中點的總數。

 image_points：定標點的影象座標，為2*n，N同理。

 image_size: 影象大小。

 intrinsic_matrix: 輸出內參矩陣

 distoration_coeffs:畸變引數

 roration_vectors:旋轉向量（Rodrigues可將旋轉向量轉化為旋轉矩陣）

 translation_vectors:平移向量

4.FindExtrinsicCameraParams2（）計算指定檢視的攝像機外參，函式引數如下：

void cvFindExtrinsicCameraParams2( const CvMat* object_points,
                                   const CvMat* image_points,
                                   const CvMat* intrinsic_matrix,
                                   const CvMat* distortion_coeffs,
                                   CvMat* rotation_vector,
                                   CvMat* translation_vector );

object_points:定標點的座標，為3*N或者N*3的矩陣，這裡N是檢視中的個數。

image_points:定標點在影象內的座標，為2*N的矩陣，（同理）。

intrinsic_matrix:內參矩陣

distoration_coeffs：畸變向量

rotation_vector:旋轉向量

traslation_vector:平移矩陣

4.Rodrigues2旋轉矩陣和旋轉向量間的轉化

int  cvRodrigues2( const CvMat* src, CvMat* dst, CvMat* jacobian=0 );

5.FindchessboardCorners尋找棋盤內角點的位置，函式引數如下：

int cvFindChessboardCorners( const void* image, CvSize pattern_size,
                             CvPoint2D32f* corners, int* corner_count=NULL,
                             int flags=CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH );

 image： 輸入的棋盤圖 （必須是8位的灰度或者彩色圖）

 pattern_size:棋盤圖中的每行每列的個數。

 corners：檢測到的角點

 corner_count:角點的個數

6.DrawChessBoardCorners() 繪製檢測到的角點，函式引數如下：

void cvDrawChessboardCorners( CvArr* image, CvSize pattern_size,
                              CvPoint2D32f* corners, int count,
                              int pattern_was_found );

image：影象

pattern_size:行列內角點數目

corners：檢測到的角點數目

count：角點數目