单目相机标定和角点检测是计算机视觉领域中至关重要的技术。在机器视觉系统中，相机标定是获取相机内部参数和外部参数的过程，这对于后续的图像处理、三维重建等任务至关重要。单目相机标定主要利用世界坐标系下的已知点和这些点在图像坐标系下的对应投影来求解相机的内部参数，如焦距、主点坐标、畸变系数等。 角点检测是计算机视觉中的一个基础问题，角点可以被理解为在图像中具有两个主曲率极大值的点。在图像处理中，角点具有良好的定位精度和较高的独特性，因此常被用于特征匹配、图像配准、目标跟踪等领域。角点检测算法的目的是找到图像中这些具有几何意义的关键点。 在进行单目相机标定时，标定板（如棋盘格或圆点阵列）通常被使用，因为它们具有易于识别的几何结构。标定板在不同的位置和方向下被拍摄，通过检测图像中的角点与实际物理坐标的对应关系，可以计算出相机的内参和外参。标定过程需要精确测量和高级算法来减少误差，以提高标定的精度和鲁棒性。 角点检测算法有很多，包括传统的基于图像梯度的方法（如Harris角点检测算法）和基于学习的方法（如SIFT、SURF、ORB等）。这些算法在性能上各有优劣，传统算法在计算上相对简单快速，而基于学习的方法在抗噪声和尺度变换方面表现更优，但计算量更大。 在实际应用中，单目相机标定和角点检测常结合使用，尤其是在场景重建、增强现实、机器人导航等领域。标定获得的相机参数可用于校正图像中的畸变，提高后续处理的准确性。而角点检测则提供图像中的特征点，用于后续的匹配和识别任务。 对于单目相机标定和角点检测的研究和应用，目前依然十分活跃。一方面，人们不断改进算法，提高标定和检测的准确度和速度；另一方面，随着深度学习的发展，越来越多的基于深度学习的方法被提出，它们在特定场景下表现出色，但同样也面临着数据量大、训练周期长、计算资源消耗高等挑战。 总结起来，单目相机标定和角点检测是计算机视觉领域的基础和核心内容，是实现精准视觉感知和智能分析的关键技术。随着技术的不断进步，这些方法将在自动驾驶、机器人视觉、工业检测等众多领域发挥更加重要的作用。

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标点版未黑底白圆，有五个大圆的标定板 三频四相进行解相位 opencv3.4.11

融合视觉传感器和激光雷达可以实现优于单一传感器的同时定位与建图(SLAM)系统,现有的视觉和激光雷达融合算法仍然存在计算复杂度高、系统精度及稳定性受错误的深度匹配影响等问题。为了更加高效、鲁棒地融合视觉和激光雷达的信息,充分利用图像和激光点云中的地平面信息,提出了高效的视觉辅助激光雷达SLAM算法。首先,从激光点云中分割出地面点云用于提取图像中的地面ORB特征点,并通过单应性变换中的交比不变性校验特征匹配,从而高效鲁棒地利用单应性矩阵分解实现绝对尺度相机运动估计。然后,将得到的相机运动估计以李群SE(3)形式进行插值,用于校正激光雷达在自身运动过程中产生的点云畸变。最后,单目相机的运动估计作为初值用于激光里程计的位姿优化。公共数据集KITTI和实际环境的测试结果表明,本文算法可以有效利用相机运动估计对激光点云畸变进行校正,实时准确地实现里程计和建图。

matlab工具箱，可完成单目相机的标定、双目相机的标定，调用方便。

本代码是基于Qt5.9.1和Opencv3.3完成的标定，没有平台的限制我都把需要的东西考到一个目录底下了。所以直接就可以打开进行标定。

我在算法公司实习完成的一个项目介绍ppt，可以搭配yolo等算法做到测车距。

yolov5单目相机测距源码

将视觉SLAM算法应用到无人机的控制中，利用视觉SLAM为无人机提供环境感知能力，并搭建了无人机控制系统（包括无人机平台、机载计算机、单目相机、SLAM算法、无人机控制器设计、轨迹跟踪等）；具体内容是通过ORB_SLAM2算法，利用单目相机，为无人机提供了位姿（位置和姿态）信息；并设计了运动控制器实现了无人机在无GPS环境下的轨迹跟踪控制；最后对整个实验过程的代码进行了开源。

基于matlab的单目相机的三维重建项目源码