单目标定：从理论到OpenCV实践( 三 ) _角点

分析：可能原因有：
A.夹角太小会导致误差较大
可能是在标定的时候标定板所在平面与成像平面(image plane)之间的夹角太小，张正友论文里的仿真数据（有噪声的数据）说明当两者夹角太小误差会很大，从张正友的论文里给出的5幅图中（~zhang/Calib/），其中标定平面与成像平面的夹角分别为：8.8947、11.2325、24.4875、10.8535、9.5829（单位：度）。而且张正友的论文中也提到两幅标定板之间的位置平行放置的话，相关相当于一幅，因此在实际标定中平行放置的情况最好避免，可能有时你无形之中就犯了这个错误。
B.标定时拍摄的图片太少
虽然张正友的论文里只用了5幅图片，但是建议用10来幅左右还是必要的，因为我们实际中可能标定板用A4的纸打印出来贴在一块板上的，标定板上的世界坐标精度就不是特别高，多拍摄几幅图像能减少这方面带来的误差，而且多个角度拍摄也可能解决了问题一：标定板和成像平面夹角小的问题。
有个例子是用20幅图片进行标定的：
C.图像上角点提取的不准确
用ers函数找角点不是很好，假如拍到的图像不是完整的棋盘格的时候肯定会有问题的，而且也不少人反应用这个函数提取不出角点，建议可以用其他工具比如：
and：
for （强烈推荐）：
（2）建议用其他标定方法（比如Tsai）或其他标定工具进行对比
强烈推荐用这个标定工具箱来进行标定，可以和做对比，它也是基于张正友的平面标定方法的，做得非常人性化，有误差分析、标定结果三维重建、重投影计算角点等功能。
for ：
（3）使用进行摄像机定标虽然方便，但是定标结果往往不够准确和稳定，最好是使用标定工具箱来进行定标，再将定标结果取回来用于立体匹配和视差计算。
参考文献
[书籍]学习：第十一章摄像机模型与标定。
[书籍]基于的计算机视觉技术实现
[博文]在中用进行相机标定：
[博文]双目测距与三维重建的实现问题集锦（一）图像获取与单目定标
[书籍]学习：第十一章5 。
[书籍]学习：第十一章。
[书籍]学习：第十一章2