在计算机视觉领域，相机标定是一项基础且至关重要的任务，它用于获取相机的内在参数和外在参数，以便准确地转换图像像素坐标到真实世界坐标。本资源包含了一套用于相机标定的图像数据，标题为"左右相机标定图片14组，复现本文"，暗示了这是一个用于双目相机标定的实例，适用于mv-CA013-20gc型号的相机。描述中提到棋盘格格距为10mm，并涉及到相机夹角和三角化测距，这些都是标定过程中的关键元素。 1. 相机标定：相机标定的目标是计算出相机的内在参数（包括焦距、主点坐标、畸变系数）和外在参数（相机的位置和姿态）。内在参数是相机固有的属性，不受拍摄环境影响；外在参数则描述了相机相对于世界坐标的定位。14组图片通常代表不同角度和位置下的棋盘格图像，用于提供足够的数据点进行标定。 2. mv-CA013-20gc相机：这是特定的相机型号，可能具有特定的传感器尺寸、分辨率和光圈等特性。这些信息对于精确标定至关重要，因为不同的相机硬件参数会影响标定结果。 3. 棋盘格标定图案：棋盘格图案是常用的标定工具，其格点分布提供了多个已知的三维点，可以用来反向投影并计算内在和外在参数。10mm的格距提供了足够精度的参考点，使得标定过程更准确。 4. 夹角测量：在双目相机系统中，两台相机之间的夹角是重要的外在参数之一，它影响到立体视图的创建和深度估计。通过测量或计算两相机的相对角度，可以提高立体视觉系统的性能。 5. 三角化测距：三角化是将二维图像点映射到三维空间的关键步骤，基于两个相机视图中同一物体点的对应关系。结合两相机的内在参数和外在参数，可以计算出目标物体的距离。这种方法广泛应用于深度感知和3D重建中。 6. 范文/模板/素材：这表明提供的资源不仅仅是原始数据，还可能包含了处理这些数据的代码示例、步骤指南或分析模板，对学习者或研究者来说非常有价值，可以作为实际操作的参考。 这个压缩包包含了一套完整的双目相机标定流程，适合于mv-CA013-20gc相机。使用者可以通过这些图像数据和提供的模板，学习并实践如何进行相机标定，以及如何利用三角化技术进行测距。这不仅是理论知识的掌握，更是实践经验的积累，对于深入理解计算机视觉和3D重建技术大有裨益。

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Harris角点提取并精确至亚像素级,采用标准相机标定图片进行测试_使用matlab2021a或者以上版本测试

kalibr Calibration targets: Aprilgrid 6x6 0.8x0.8 m (A0 page) 原下载地址：https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/downloads#calibration-targets

可以用于OPENCV相机标定的棋盘格图，包括两张大小不同的图片，以及绘图原码。可以根据自己的需求来生成自己要的图片。

【已调通】相机标定程序—OpenCv3.4+VS2015(程序+标定图片+效果图片).zip 标定用图片已做成Calibdata.txt 结果：Caliberation_result.txt

可以用于OPENCV相机标定的棋盘格图，包括两张大小不同的图片，以及绘图原码。可以根据自己的需求来生成自己要的图片。

在使用matlab工具箱进行相机标定时，有时候想得到每张标定图片的重投影误差。然而，该数据在系统里没有直接输出，而是在图上保留了两位小数，坐标轴给出的是三位小数，数据不一致。基于工具箱的标定结果，提取各张标定图片的具体重投影误差。

两组用于测试相机标定代码的棋盘格图片，含图片参数，包括内角点数和棋盘格大小的说明，理论部分可参考https://blog.csdn.net/BEJ97/article/details/107877021