计算机视觉基础 棋盘格与相机模型参数标定

计算机视觉是人工智能的重要分支，而相机标定是其中基础且关键的步骤。本文将围绕棋盘格的使用，介绍相机模型与参数标定的基本概念、原理和应用。

一、相机模型概述

在计算机视觉中，相机模型用于描述三维世界到二维图像的映射关系。常用的模型是针孔相机模型，它通过内参（如焦距、主点坐标）和外参（如旋转矩阵、平移向量）来定义。理想情况下，相机遵循线性投影，但实际相机存在透镜畸变等非线性因素，需通过标定来校正。

二、棋盘格在相机标定中的作用

棋盘格是一种常用的标定模板，由黑白方格交替组成，其角点（方格交点）在三维空间中具有精确的已知坐标。通过拍摄多张棋盘格图像，可以提取这些角点的图像坐标，从而建立三维点与二维点的对应关系。棋盘格的规则结构简化了特征检测，提高了标定精度。

三、相机参数标定方法

标定过程主要包括以下步骤：采集多张不同视角的棋盘格图像；使用算法（如OpenCV中的函数）检测角点位置；然后，基于相机模型求解内参和外参，通常采用张正友标定法等优化方法；评估标定结果，如重投影误差，以确保准确性。内参包括焦距(fx, fy)、主点(cx, cy)和畸变系数（径向和切向畸变），外参描述相机相对于世界坐标系的位置和方向。

四、应用与意义

相机标定在机器人导航、三维重建、增强现实等领域至关重要。例如，在自动驾驶中，标定后的相机能准确感知环境距离；在工业检测中，可纠正图像畸变，提高测量精度。通过棋盘格标定，我们能够将图像数据转换为真实世界的几何信息，为后续视觉任务奠定基础。

掌握棋盘格和相机模型标定是计算机视觉学习的核心内容。实践时，建议使用工具如OpenCV进行实验，以深入理解参数影响。随着深度学习发展，标定方法不断优化，但传统方法仍具有重要价值。