摄像机标定新算法,用一个子函数计算出两组运动组的参数本程序用于调试摄像机标定新算法这个程序在原来的基础上改变了部分返回值，将标准离差改为均方值的计算加入标定整体误差计算，运动复原和三维复原整体误差计算应先用计算出的平移矢量进行三维复原，从得出的点对统计其z方向为正的个数，多者为正确的平移矢量 -new camera calibration algorithm Functions with a calculated exercise group were the parameters of the

摄像机标定新算法,用一个子函数计算出两组运动组的参数 本程序用于调试摄像机标定新算法 这个程序在原来的基础上改变了部分返回值，将标准离差改为均方值的计算 加入标定整体误差计算，运动复原和三维复原整体误差计算 应先用计算出的平移矢量进行三维复原，从得出的点对统计其z方向为正的个数，多者为正确的平移矢量 ％已完成 ％程序太复杂，简化，将输出参数只考虑整体复原误差,这样的运行时间与不简化时差不多，需要进一步简化程序

计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。标定精度的大小，直接影响着计算机视觉（机器视觉）的精度。迄今为止，对于摄像机标定问题已提出了很多方法，摄像