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相机外参标定：工程开发实践

📚 共计 30 章节

外参标定概述

什么是相机外参、为什么需要标定、应用场景（机器人、自动驾驶、AR/VR）

坐标系基础

世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系转换

刚体变换与位姿表示

旋转矩阵、平移向量、齐次坐标、欧拉角、四元数

相机内参回顾

针孔相机模型、内参矩阵 (fx,fy,cx,cy)、畸变参数

PnP问题入门

什么是PnP、数学本质、最少需要几个点

直接线性变换 (DLT)

DLT算法原理、求解步骤、优缺点

几何原理、求解过程、局限性

核心思想、控制点选取、求解流程

迭代法求解PnP

非线性优化、Levenberg-Marquardt、重投影误差最小化

OpenCV solvePnP实战

cv2.solvePnP详解、参数配置、代码示例

RANSAC原理、鲁棒估计、外点剔除、代码实战

棋盘格标定板

设计原则、角点检测、亚像素优化

棋盘格检测

AprilTag与ArUco

二维码标签原理、检测、位姿估计对比

手眼标定问题

眼在手外、眼在手上、AX=XB问题

手眼标定求解

Tsai方法、Park方法、OpenCV手眼标定函数

多相机外参标定

多相机系统概述、联合标定方法、全局优化

多相机联合

激光雷达-相机标定

联合标定原理、点云投影、互信息法

IMU-相机标定

视觉惯性标定、Kalibr工具、时间同步

标定板设计进阶

非平面标定板、主动发光、大场景标定板

标定数据采集

采集规范、光照条件、运动模糊避免、数据量要求

标定精度评估

重投影误差、位姿重复性、绝对轨迹误差(ATE)

标定误差分析

误差来源（量化、畸变、特征点提取）、误差传播

自动化标定流程

脚本化标定、批量处理、结果可视化

自动化脚本

ROS中的外参标定

ROS tf树、camera_calibration包、easy_handeye

MATLAB标定工具箱

Camera Calibrator、Stereo、Lidar-Camera Calibrator

MATLAB工具箱

Kalibr工具详解

多相机标定、IMU-相机标定、结果分析

Basalt与COLMAP

基于SfM的标定、非线性优化、大规模场景

深度学习辅助标定

CNN角点检测、端到端位姿回归、自监督标定

深度学习CNN

实战案例一：机器人抓取

机器人抓取系统外参标定（眼在手上）

机器人眼在手上

实战案例二：自动驾驶融合

多传感器融合标定（激光雷达+相机+IMU）

自动驾驶融合