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multi-camcali.zip

多相机标定在计算机视觉中是关键技术，涉及到精确获取相机内参和外参，确保多个相机拍摄的图像能够同步、拼接并进行三维重建。多相机标定的基本内容包括相机模型、参数估计、标定过程等。

相机通常采用针孔模型，将三维空间映射到二维图像平面。内参数包括焦距(f)、主点坐标((x_0,y_0))以及畸变系数(k_1,k_2,p_1,p_2)，它们与相机硬件密切相关。外参数描述相机在世界坐标系中的位置与姿态，使用旋转矩阵(R)和平移向量(T)来表示。

标定通常使用棋盘格或圆点阵列作为标定目标，通过这些特征点来计算相机的投影关系。

多相机标定的步骤包括：数据采集、特征检测、图像校正、坐标转换和全局优化。数据采集时，需要使用标定目标在不同角度拍摄多张图片，以确保涵盖所有视场。特征检测使用自动化方法找到棋盘格角点或圆点，为后续计算提供基础。图像校正通过内参和畸变系数来消除镜头畸变。坐标转换通过检测的角点计算每个相机的单应性矩阵，从而得到外参数。全局优化使用RANSAC等算法处理异常值，提升标定精度。

"multi-camcali.zip"包含的实习代码主要包括以下模块：

• 图像读取和预处理，进行灰度化、归一化等操作。

• 特征检测模块，利用OpenCV的findChessboardCorners函数检测棋盘格角点。

• 校正模块，使用getOptimalNewCameraMatrix和undistort函数进行内参数校正。

• 外参数估计模块，通过solvePnP函数计算相机的旋转和平移，支持多次迭代优化。

• 结果展示模块，绘制标定结果，如显示校正后的图像或绘制相机三维位置。

多相机标定应用广泛，包括自动驾驶、无人机、虚拟现实和工业检测等领域。然而，随着多相机系统复杂度的增加，标定面临诸多挑战，如同步问题、光照变化和遮挡问题等，需要在实践中细致解决。