张 曦， 黄 亮， 徐 洋， 郭冬霄

（1.重庆市电力公司南岸供电局，重庆 400060；2.重庆邮电大学，重庆 400065）

随着人们对可视化要求的提高，计算机视觉作为一门新兴的高科技学科，被越来越多地应用于产品在线质量监控、微电子器件的自动检测、各种模具三维形状的测量及生产线中机械手的定位与瞄准等[1,2]领域。相机标定作为计算机视觉中最基础的一部分，已形成了很多种标定方法，有关理论问题也得到了较好的解决，当前的研究工作应该集中于如何针对具体的实际应用问题，采用特定的简便、实用、快速、准确的标定方法[3-6]。

MATLAB中的相机标定工具箱 (camera calibration toolbox)提供了各种例程以及标定方法，非常详细,甚至还提供了方格型的靶标。用户接口方便灵活，在相机标定时使用非常简单，而且该工具箱的C源码在开源计算机视觉库中开放，为深入学习进行二次开发提供了理想的条件[7-9]。摄像机的标定与相机同理。

1相机标定原理

标定中有3个不同层次的坐标系：世界坐标系、相机坐标系和像平面坐标系(物理坐标系和像素坐标系),如图1所示。

1.1世界坐标系

世界(world)坐标系也称真实或现实世界坐标系,用XwYwZw表示，它是客观世界的绝对坐标 (所以也称客观坐标系)。一般的3D场景都用这个坐标系来表示。

1.2相机坐标系

相机坐标系是以相机为中心制定的坐标系,用XcYcZc表示，一般取相机的光学轴为Zc轴。

1.3像平面坐标系

图像物理坐标系是在相机内所形成的像平面xy坐标系，一般取像平面与相机坐标系平面平行。……