这是我在这个论坛上的第一个问题。 我正在为我的论文做一个项目。我必须校准我的相机以在 photoscan 中导入内在参数，以重建最大 0,7 x 0,7 mm 的对象的 3D。 我用openCv校准相机，用圆形网格拍摄对称图案玻璃（0,5x0,5 mm）。我做了 24 张照片，每种倾斜 8 张（水平垂直和倾斜）
1)我知道如何评估校准？我读到 Reprojection Errors 不是绝对评估，我可以将 cx 和 cy 与图像的真实中心进行比较吗？我可以评估失真参数的值吗？（如何？）
2) 如何改进我的方法？你认为我需要这个小（和完美）的图案还是我可以用棋盘校准？
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【问题讨论】：
标签： opencv camera-calibration photogrammetry
结果评估是摄影测量中最艰巨的任务之一。因此，问题是：您需要准确到什么程度？我们谈论的是 1ppm 还是 1:1,000 的精度？您的硬件对于您的目标有多可靠？
1) 重投影误差并不能真正产生任何可靠的结果。它只是告诉您所选函数如何适合测量（通常也称为内部精度）。因此，如果您的测量结果是垃圾，结果协议会很高兴地告诉您它在多大程度上适合您的垃圾。 只有如果您有足够的外部参考来获得外部准确性的良好近似值，则可以进行可靠的评估。这可以通过目标之间的精确已知距离来实现，目标之间的距离未包括在校准步骤中以扩展系统。要使用平面校准体进行可靠校准，您需要其中的六个。两个作为主对角线上的十字，每边四个。
2) 图片中的圆圈有多大？在开始校准之前，您可能需要校正圆偏心率的图像测量值。您的测量体积是二维的吗？只有在这种情况下，二维校准场才是一个不错的选择。圆形目标是（目前）距离很远的最可靠、最强大和最精确的目标。棋盘目标主要用于机器人技术或计算机视觉，但在您期望一定程度的精度时并非如此。如果您想达到某种程度的精度，cx, cy 方法也是一个糟糕的选择，因为它是任意的并且没有物理基础。寻找像布朗方法这样的物理方程来描述您的镜头。参数多称为：c（焦距），x0,y0（主点），r0,A1,A2,A3（径向对称畸变），B1,B2（径向不对称畸变），C1,C2（仿射畸变） .
【讨论】：