我花了一些时间尝试校准两台类似的相机(ExCam IPQ1715和ExCam IPQ1765)，取得了不同程度的成功，最终目标是使用它们进行短距离摄影测量。我一直在使用charuco板，以及OpenCV charuco校准库，并注意到我的校准质量与多少图像被板占用密切相关。(我通过OpenCV给出的RMS重投影误差来测量校准质量，也可以通过查看未扭曲的图像在板上是否比原件有更直的线条来测量校准质量)。
我仍然很没有经验，还有其他因素扰乱了我的校准(离开自动对焦，OpenCV charuco识别有时会在一些图像上得到奇怪的误报，而我没有注意到)，所以我的问题不是关于我的结果，更多的是关于相机校准的最佳实践:
棋盘(charuco, chessboard)占据大部分图像空间有多重要?一般来说，保险应该包括的最低金额是多少?这甚至是一个问题，或者我可能会把它误认为是校准不良的另一个原因?
我在网上看到过很多校准教程，其中电路板似乎占用了图像的一小部分，但随后也发现其他人遇到类似的问题。总之，我迷路了。
任何指导将是了不起的-谢谢!
考虑摄像机标定计算是一个模型拟合。即通过测量来优化模型参数。
所以…你应该注意:
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如果电路板图像太小而看不到电路板图像的失真，有可能用这样的图像来优化畸变参数吗?
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如果图案图像仅分布在图像中心附近，是否有可能对远离中心的区域估计有效的参数值?(这将是一个推断)。
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如果模式分布不均匀，则数据密度会影响结果。例:使用最小二乘优化，数据少的区域的误差可以忽略。
因此，我的建议是:
- 非常小的图案图像是无用的。
- 数据应覆盖摄像机图像的整个视场，且分布应尽可能均匀。 使用足够的数据。数据少可能会导致过拟合。
- 检查所有图像的模式识别结果(示例代码经常省略这个)。