相机的标定
在图像测量过程以及机器视觉应用中，
为确定空间的物体表面上某个点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型。这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能获得，求解这些参数的过程称为“相机标定”（或摄像机标定）。
常用术语
| 中文名 | 英文名 | 意义 |
| 内参矩阵 | Intrinsic Matrix |
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| 焦距 | Focus Length | |
| 主点 | Principal Point | |
| 径向畸变 | Radial Distortion | |
| 切向畸变 | Tangential Distortion | |
| 旋转矩阵 | Rotation Matrices | |
| 平移向量 | Translation Vectors | |
| 平均重投影误差 | Mean Reprojection Error | |
| 重投影误差 | Reprojection Error | |
| 重投影点 | Reprojection Points |
为什么要进行相机的标定
标定的目的是为了消除畸变以得到内外参数矩阵。
内参矩阵可以理解为焦距相关，它是一个从平面带像素的转换，焦距不变它就不变，所以确定以后就可以重复使用。
外参矩阵是反映相机坐标系与世界坐标系的转换。
至于畸变系数，一般也包含在了内参矩阵中。
从作用上来说，内参矩阵是为了得到镜头的信息，并消除畸变，使得到的图像更为准确，外参矩阵是为了得到相机相对于世界坐标系的联系，是为了最终的测距。
关于畸变：在摄像头拍摄的画面里面，再看矩形物体的时候，外角处会有明显的畸变现象，而矫正的目的就是修复这个。
相机的放置：双目测距的时候两个相机需要平行放置，但事实上这个很难做到，所以就需要立体校正得到两个相机之间的旋转平移矩阵，也就是外参矩阵。
