相机模型

Model	Maximum FOV
Pinhole Model(针孔相机模型)	Up to 95°For greater accuracy as you get close to 95° , increase the number of distortion coefficients.Can be used in all CVT camera calibration workflows.
Kannala-Brandt Model (OpenCV fisheye model)	Up to 115°Import fisheye parameters from OpenCV using the `cameraIntrinsicsFromOpenCV` function.
Scaramuzza Model	Up to 195°

内参标定

matlab标定结果精度和稳定性更高，同时重复性更好。根据MATLAB与OpenCv进行相机标定，谁的标定精度高?中评估，matlab中定位角点的精度高和一致性较opencv好，相同角点数据下，标定结果一致，matlab支持相机模型较少，可以通过matlab获取角点后使用其他程序如opencv计算内参。

标定操作流程

1. 数据导入

APP中找到Camera Calibrator

相机标定工具箱

点击 Add Images添加图片并选择标定板，matlab支持三种标定板

Checkerboard 棋盘格
Asymmetric Circle Grid 不对称圆棋盘格
Symmetric Circle Grid 对称圆棋盘格

等待完成筛选有效标定图

Total ... processed 为总计标定图数量
Added ... 为有效标定图数量
Rejected ... 为无效标定图数量

有效标定图数量至少需要20张以上，若不足需重新拍摄。

2. 标定

设置标定参数

camera model

Standrad 标准
- Radial Distortion: $k_1$, $k_2$, $k_3$
  
  可选项：2 Coefficients，3 Coefficients（一般相机非广角/鱼眼选择2 Coefficients即可）
- compute: Skew, Tangential Distortion
  - Skew: coefficient, which is non-zero if the image axes are not perpendicular. 当图像传感器图像存在歪斜时启用。（一般不用）
  - Tangential Distortion : 切向畸变，$p_1$, $p_2$（一般启用）
Fisheye 鱼眼

使用Scaramuzza’s Taylor model