双目相机标定

双目相机标定：空间关系的核心构建与关键技术

双目相机标定是实现三维重建和视觉定位的重要一环。其关键流程和技术要点主要包括以下几个方面：

一、标定流程概述

在标定过程中，首先要对左右相机进行单目标定。这一步是为了获取相机的内参，包括焦距、主点坐标以及畸变系数等。为了提高标定的精度，我们通常使用棋盘格标定板，并在不同的位姿下采集20-60组图像数据。

接着进行双目标定，通过左右相机同步拍摄的标定板图像，计算两相机之间的外参矩阵，这个矩阵包含了基线距离、旋转矩阵和平移向量等信息。当标定板无法被双相机同时捕捉时，可以利用标定环境中的多个标识物，通过建立位姿传递链来完成参数的计算。

通过极线校正算法，将非共面的相机光轴调整为平行状态，实现左右图像的行列对齐。这一步虽然会产生透视畸变，但能够显著简化立体匹配的搜索范围。

二、关键技术详解

在双目相机标定的过程中，有几个关键技术需要特别注意。首先是标定板的选择，不同焦距的双目相机需要选择不同尺寸的标定板，同时要保证标定板的刚性和图案的无褶皱。

位姿关系计算也是标定的关键步骤之一。基于特征点匹配的结果，通过PnP算法计算相机坐标系与标定板坐标系的变换关系，最终推导出相机之间的相对位姿。

为了提高标定的精度，还需要进行标定精度优化。在拍摄过程中，需要确保标定板覆盖相机的不同视野区域，并通过多组数据优化非线性误差。在工业场景中，建议配合高精度机器人进行自动化数据采集，以提高标定的准确性和效率。

三、实践注意事项

在进行双目相机标定时，还需要注意一些实践细节。例如，避免镜头污渍和反光干扰，建议在均匀光照环境下采集数据。双目图像需要严格同步采集，对于拼接式双目摄像头，还需要注意左右图像的顺序校验。立体校正后需要验证极线对齐的效果，以确保标定的准确性和可靠性。

在代码实现中，我们可以使用OpenCV的stereoCalibrate函数进行双目标定，MATLAB的双目标定工具箱也提供了自动化的参数计算和校正效果可视化功能。在实际操作中，需要关注标定质量对计算准确性的影响，当误差超过阈值时，需要重新采集数据并进行迭代优化。