立体校准和校正的最小棋盘图像数量
Minimum number of chessboard images for Stereo Calibration and Rectification
为了数学校准和校正两个相机，棋盘图像对的最小数量是多少？一对被每个相机视为棋盘的单一视图，以同一场景的左右图像结束。据我所知，立体系统只需要一对，因为立体标定会寻找两个摄像头之间的关系。
立体标定不仅寻求两个相机之间的旋转和平移，还寻求每个相机的固有参数和畸变参数。您至少需要两张图像来分别校准每个相机，以获取内在特性。如果您已经分别校准了每个相机，那么，是的，您可以使用一对棋盘格图像来获得 R 和 t。但是，您不会获得很好的准确性。
根据经验，您需要 10-20 个图像对。您需要足够的图像来覆盖视野，并使电路板的 3D 方向分布良好。
要标定一对立体相机，首先分别标定两个相机，然后再对两个相机的参数以及它们之间的旋转和平移进行另一个联合优化。所以一对图像根本行不通。
编辑：
OpenCV、Caltech Calibration Toolbox和Computer Vision System Toolbox for MATLAB is based on the work by Zhengyou Zhang中使用的相机标定算法。他的论文比我能更好地解释它。
这里的症结在于棋盘上的点是共面的，属于退化构型。您根本无法仅使用平面板的一个视图来求解内在函数。您需要不止一种视图，电路板处于不同的 3-D 方向。电路板处于平行平面的视图不添加任何信息。
"One image with 3 corners give us 6 pieces of information can be used to solve both intrinsic and distortion. "
我认为这是你的主要错误。这些角不是独立的。在您的完美世界中，具有 100x100 棋盘图案的图案不会提供比 10x10 图案更多的信息，因为点位于同一平面上。
如果您只有一个棋盘视图，离棋盘更近的距离可以通过焦点进行补偿，这样您就无法（即使在您的完美世界中）校准相机的内在和外在参数。
为了数学校准和校正两个相机，棋盘图像对的最小数量是多少？一对被每个相机视为棋盘的单一视图，以同一场景的左右图像结束。据我所知，立体系统只需要一对，因为立体标定会寻找两个摄像头之间的关系。
立体标定不仅寻求两个相机之间的旋转和平移，还寻求每个相机的固有参数和畸变参数。您至少需要两张图像来分别校准每个相机，以获取内在特性。如果您已经分别校准了每个相机，那么，是的，您可以使用一对棋盘格图像来获得 R 和 t。但是，您不会获得很好的准确性。
根据经验，您需要 10-20 个图像对。您需要足够的图像来覆盖视野，并使电路板的 3D 方向分布良好。
要标定一对立体相机，首先分别标定两个相机，然后再对两个相机的参数以及它们之间的旋转和平移进行另一个联合优化。所以一对图像根本行不通。
编辑： OpenCV、Caltech Calibration Toolbox和Computer Vision System Toolbox for MATLAB is based on the work by Zhengyou Zhang中使用的相机标定算法。他的论文比我能更好地解释它。
这里的症结在于棋盘上的点是共面的，属于退化构型。您根本无法仅使用平面板的一个视图来求解内在函数。您需要不止一种视图，电路板处于不同的 3-D 方向。电路板处于平行平面的视图不添加任何信息。
"One image with 3 corners give us 6 pieces of information can be used to solve both intrinsic and distortion. "
我认为这是你的主要错误。这些角不是独立的。在您的完美世界中，具有 100x100 棋盘图案的图案不会提供比 10x10 图案更多的信息，因为点位于同一平面上。
如果您只有一个棋盘视图，离棋盘更近的距离可以通过焦点进行补偿，这样您就无法（即使在您的完美世界中）校准相机的内在和外在参数。