單目攝像頭標定與測距
一、 標定
首先要對攝像頭做標定，具體的公式推導在learning opencv中有詳細的解釋，這里順帶提一句，這本書雖然確實老，但有些理論、算法類的東西里面還是講的很不錯的，必要的時候可以去看看。
1.單目攝像頭標定
標定的目的是為了消除畸變以及得到內外參數矩陣，內參數矩陣可以理解為焦距相關，它是一個從平面到像素的轉換，焦距不變它就不變，所以確定以后就可以重復使用，而外參數矩陣反映的是攝像機坐標系與世界坐標系的轉換，至於畸變參數，一般也包含在內參數矩陣中。從作用上來看，內參數矩陣是為了得到鏡頭的信息，並消除畸變，使得到的圖像更為准確，外參數矩陣是為了得到相機相對於世界坐標的聯系，是為了最終的測距。
關於畸變，大家可以看到自己攝像頭的拍攝的畫面，在看矩形物體的時候，邊角處會有明顯的畸變現象，而矯正的目的就是修復這個。
知道雙目測距的時候兩個相機需要平行放置，但事實上這個是很難做到的，所以就需要立體校正得到兩個相機之間的旋轉平移矩陣，也就是外參數矩陣。
2.如何做攝像頭的在線標定？
二．單目測距原理
將使用相似三角形來計算相機到一個已知的物體或者目標的距離。 相似三角形就是
這么一回事：假設有一個寬度為 W 的目標或者物體。然后將這個目標放在距離
的相機為 D 的位置。用相機對物體進行拍照並且測量物體的像素寬度 P 。這樣就得
出了相機焦距的公式：F = (P x D) / W
舉個例子，假設我在離相機距離 D = 24 英寸的地方放一張標准的 8.5 x 11 英寸 A4 紙
（橫着放；W = 11）並且拍下一張照片。我測量出照片中 A4 紙的像素寬度為 P = 249 像素。 因此我的焦距 F 是： F = (248px x 24in) / 11in = 543.45
當我繼續將我的相機移動靠近或者離遠物體或者目標時，我可以用相似三角形來計算出物體離相機的距離：D’ = (W x F) / P 從以上的解釋中，可以看到，要想得到距離，就要知道攝像頭的焦距和目標物體的大小，這兩個已知條件根據公式：D’ = (W x F) / P
得出目標到攝像機的距離Ｄ，其中Ｐ是指像素距離，Ｗ是Ａ４紙的寬度，Ｆ是攝像機焦距。