基于OpenCV的单目相机标定与三维定位（推广）

相机是产生图像数据的硬件，广泛应用于消费电子、汽车、安防等领域。围绕着相机衍生出一系列的研究与应用领域，包括传统的图像处理和基于深度学习的智能应用等。目前大火的自动驾驶中相机也是重要的硬件组成，如环视用鱼眼相机，adas用周视相机。

相机如何实现成像？像素与真实世界中的物体之间是如何联系？这属于相机成像问题，它是图像处理中的经典研究内容，以此为基础衍生出图像质量调试、相机标定、图像变换、立体视觉、单目测距等研究领域。

目前火热的自动驾驶领域中，相机标定、基于相机内外参的立体视觉也是其基础入门知识。因此对于图像处理领域的研究人员/工程师，理解并掌握相机的成像原理与相机标定的技能，十分重要。如果你对图像处理领域感兴趣，或者希望入门立体视觉/自动驾驶领域，无论你是在校大学生/已经就业，相机成像原理与标定的知识/技能都是极为重要的基础知识。

但有关相机成像与相机标定相关的内容，囊括了诸如相机成像原理、矩阵运算、最优化问题等方面的知识，想要从0开始实现一套相机标定方案不可谓简单。“工欲善其事必先利其器”，OpenCV的出现为我们提供了更高效、便利的学习/研究条件。

OpenCV是一套开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供丰富且功能稳定的图像处理API。它轻量且高效，在Windows、Linux、Android等平台均有较高的运行效率；因此应用领域广泛，包括图像分割、人脸识别、运动检测与跟踪、辅助驾驶等领域均有它的身影。总之，熟悉OpenCV的使用，会极大提高科研/工作的效率。

同时针对相机标定方面，OpenCV内部集成了一套配合棋盘格使用的标定API，可高效实现单目相机的整个标定功能。不过1）由于相机标定与相机成像原理高度结合，理解难度仍然不小；2）完成相机标定后，如何使用相机的内参、外参进行应用，对于初学者可能还不是特别清楚。

鉴于此笔者制作了一套课程，希望能提供一些帮助（顺便赚点零花钱~）。课程主要内容为基于OpenCV对单目相机进行标定，同时配合标靶实现三维空间中标靶的定位。通过该系列课程的学习，你将掌握1）相机的成像原理；2）相机内参、外参的定义与作用；3）PC端相机的数据采集与内参标定；4）如何实现单目相机的测距。