本项目包含14组用于相机标定的图像数据集，旨在验证与重现学术论文中的研究成果。适用于相关研究和实验。
在计算机视觉领域内，相机标定是一项基础且至关重要的任务。它旨在获取相机的内在参数（如焦距、主点坐标及畸变系数）与外在参数（描述了相对于世界坐标的定位）。此项工作对于准确地转换图像像素到真实世界的坐标至关重要。
本资源提供了一套用于双目相机标定的图像数据，标题为“左右相机标定图片14组”，表明这是一个专为mv-CA013-20gc型号相机设计的例子。描述中提到使用的棋盘格图案有每格间距为10毫米，并且涉及到测量两台摄像机之间的夹角和三角化测距方法，这些都是在双目视觉系统标定过程中的关键要素。
具体来说：
1. 相机标定：目标是计算出相机的内在参数（焦距、主点坐标及畸变系数）与外在参数（描述了相对于世界坐标的定位）。其中，内在参数为固定属性不受拍摄环境影响；而外在参数则依赖于相机的位置和姿态。14组图片通常代表不同角度位置下的棋盘格图像。
2. mv-CA013-20gc型号：这是特定的摄像机类型，可能包括特殊的传感器尺寸、分辨率及光圈等特性。这些信息对于精确标定至关重要，因为不同的硬件参数会直接影响到结果的准确性。
3. 棋盘格图案：棋盘格是常用的标定工具之一，其网格提供了多个已知三维点用于反向投影并计算内在和外在参数。10毫米间距为高精度参考提供保障。
4. 夹角测量：双目视觉系统中两台相机之间的夹角是一个重要的外在参数，影响立体视图生成及深度估计的准确性。通过准确测得或计算出相对角度可以提升系统的性能水平。
5. 三角化测距：该技术是将二维图像点映射至三维空间的关键步骤之一，基于两个视角中相同物体位置对应关系进行测量。结合两台摄像机的相关参数后能够精确测算目标物体距离，广泛应用于深度感知与3D重建等领域。
6. 示例/模板/材料：表明提供的资源不仅包括原始数据还可能包含处理这些数据的代码示例、步骤指南或分析模板等辅助资料，对学习者和研究者来说非常有参考价值。
该压缩包提供了一整套针对mv-CA013-20gc相机双目标定流程。用户可以通过其中提供的图像及指导材料进行实际操作练习，并深入了解计算机视觉与三维重建技术的应用实践。
5星
