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相机标定知识库
从原理到实操，14 篇文章覆盖标定板选型、尺寸计算、图像采集、结果解读、相机模型、双目与多相机、热像仪与手眼标定。内容只讲方法与经验，不绑定某一款软件。
选型
图案、基材与尺寸怎么定
标定板图案怎么选：棋盘格、ChArUco、圆点与 AprilGrid
对比棋盘格、ChArUco、带标记棋盘格、对称与非对称圆点、AprilGrid 六种标定图案的检测原理、遮挡容忍度、方向唯一性和精度特点，并按单目、双目、手眼、广角和红外等场景给出选型建议。
标定板基材怎么选：铝塑板、玻璃、陶瓷、碳纤维、亚克力背光、热成像
基材决定标定板的平面度、温度稳定性、反光特性和照明方式。本文从平面度、热膨胀、漫反射与镜面反光、背光透射、红外发射率差五个物理因素出发，对比六类常见基材的特点与适用场景。
标定板尺寸与方格尺寸怎么定：一套可直接套用的计算方法
从图像分辨率、像元尺寸、镜头焦距和工作距离出发，一步步算出视场、物方分辨率、标定板外形尺寸和方格尺寸，并核对 ChArUco 标记与 AprilGrid tag 的编码位像素数，附完整算例。
实操
采集图像、解读结果、代码与保养
采集标定图像的最佳实践：角度、覆盖、对焦与曝光
标定结果的好坏在采集阶段就已基本决定。本文给出一套可执行的采集方法：图像数量、±30–45° 倾斜、覆盖画面四角与边缘、远近变化、锁定对焦与光圈、照明与曝光、避免运动模糊，以及双目同步采集要点和检查清单。
看懂标定结果：重投影误差、参数不确定度与覆盖率
重投影误差低并不等于标定准确。本文解释 RMS 的定义与局限，如何阅读参数标准差与相关性、投影不确定度图、覆盖率和逐图误差，如何用独立数据验证，并给出工业相机常见结果的经验量级与注意事项。
标定板的使用、保养与复检
标定板是相机标定的“尺子”，使用和保存不当会让精度悄悄下降。本文按铝塑板、玻璃、陶瓷、碳纤维、亚克力和热成像基材分别说明清洁方法，并介绍存放、温度管理、平面度检查、定期复检方法和更换时机。
用 OpenCV 做相机标定：棋盘格与 ChArUco 完整代码
可直接运行、已实测的 Python 标定代码，适用于 OpenCV 4.7 及以上：棋盘格与 ChArUco 角点检测、calibrateCamera 标定、参数标准差与逐图误差、YAML 保存、去畸变和位姿检查。
相机标定失败怎么办：重投影误差太大、检测不到角点、结果不稳定的排查
按症状排查相机标定问题：检测不到角点、重投影误差偏大、两次结果差异大、焦距明显不对、畸变方向反了、双目外参翻转、去畸变后边缘仍弯。每个症状给出最可能的原因和对应处理。
进阶
相机模型、双目与多相机、热像仪与手眼标定
相机模型怎么选：针孔+畸变、鱼眼、双球、EUCM、FOV 与除法模型
介绍常用相机模型的数学形式与适用范围：针孔加畸变（含有理与薄棱镜扩展）、Kannala-Brandt 鱼眼、双球、EUCM、FOV 和 HALCON 除法模型，并说明如何避免过拟合、如何理解参数间的强相关。
双目与多相机标定要点
双目和多相机标定除了每台相机的内参，还要求出相机之间的相对位姿。本文讲解同步采集、共视图像、方向唯一的标定板、基线精度、极线校正检验和联合光束法平差，帮助避免外参 180° 翻转和基线偏差等问题。
红外热像仪如何标定
热像仪靠温度和发射率差成像，普通印刷标定板在长波红外下几乎看不见。本文介绍热像仪几何标定的原理、加热与冷却方式、被动热成像基材、低分辨率下的特征尺寸选择，以及与可见光相机联合标定和融合的要点。
机器人手眼标定入门：眼在手上与眼在手外
手眼标定求解相机与机器人法兰或基座之间的固定变换。本文讲解眼在手上与眼在手外两种方式、AX=XB 与 AX=ZB 两种数学形式、OpenCV 手眼标定函数的用法与方向约定，以及数据采集和标定板安装要点。