相机标定学习记录
https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/8335131.html
大体计算流程
第一步算每张图片的单应矩阵H，但应矩阵有8个未知参数，共需8个像素坐标和世界坐标来算，8个对应点：
第二部：
利用旋转矩阵的旋转向量的性质，有两个约束条件，模为1、两个旋转内积为0，得到方程：
其中v22和v11都是由但应矩阵元素组成的东西。b中有6个未知数，因此3张图片可以得到b中6个参数唯一解。
第3步：
求出B矩阵后，用如下公式解出相机内参：
第四部
当然假如有很多数据的情况下，可以采用最小二乘、最大似然来解。
如最小二乘即是最小化累加f(xi|a1,a2...)=yi这个函数式子，假如他是凸函数，那么直接求偏导=0就是最优解了。
当然这里有一些细节，最小二乘优化的是共同的参数，共同参数是相机矩阵，二不同的是世界坐标参数，因此前三部必须要做，在前三部得到外参情况下，来估计内参。如下式子中，只有相机内参是变量。