论文： "A Flexible New Technique for Camera Calibration" (2000).
近期要实现相位偏折术的标定，它的标定需要添加对位姿的误差考虑（改变优化的代价函数），因此不能单纯地使用opencv调用API相机标定，需要在张正友标定法基础上进行修改。于是做了下述的笔记，增加了其中数学、视觉知识基础，适合小白学习。
张正友标定法的python实现，在docs 中有详细的数学知识以及公式推导！例如：Cholesky分解、最小二乘SVD法、非线性优化原理、相机标定模型、相机畸变等。笔记大纲如下：
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参数对比（因为使用的是高端工业相机，因此同原文一样仅使用
| 参数 | opencv | zhang（我们） |
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| 相机内参 | fx=536.45635364 fy=536.74457982 u0=342.3851978 v0=234.327832 |
fx=536.45642298 fy=536.74463621 u0=342.38517404 v0=234.32764008 |
| 畸变系数 | k1=-0.28094279 k2=0.0783875 |
k1=-0.28094376 k2=0.07838841 |
| 重投影误差 | 0.4181961868810105 | 0.41819618691818994 |
效果对比：
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| 图1 外参：相机中心 | 图2 外参：标定板中心 |
校正对比：
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| 图3 校正结果：zhang（我们） | 图4 与opencv校正差异 |
两者差别非常小！
创建虚拟python环境，直接使用conda 安装相应的python包即可（版本没有限制）：
matplotlib==3.3.4
numpy==1.19.2
scipy==1.5.2
opencv-python==3.4.2然后运行：main.py 即可。
请任意使用！如推导过程中有错误欢迎指出！
邮箱：fly_cjb@163.com
作者：天涯居士
时间：2022.06.01
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