? ? ? ?在做相机方面的工作，需要进行内参标定，之前一直是在用matlab中camera_calibrate做的，需要拍摄多张标定板图片另外还需要安装matlab软件，工程操作有误可能带来后续计算位姿误差，因此在做内参标定优化，发现内参标定原理一直理解不够深，就去找了下opencv中cameraCalibrate函数的源码来看下，做个记录
? ? ?函数定义在opencv\opencv-master\opencv-master\modules\calib3d\src\calibration.cpp中，从cv::calibrateCamera函数进入，几层封装，找到cv::calibrateCameraRO函数开始看解算实现
?下面会跳过一些变量定义和检查，主要看实现过程，这里找到计算的函数接口cvCalibrateCamera2Internal
?开始解算
1.?initialize?intrinsic?parameters?&?LM?solver 初始化参数和LM求解器
?cvInitIntrinsicParams2D解算内参矩阵作为优化初值
??求内参时先用cvFindHomography获取单应性矩阵，再用cvSolve进行线性求解（参考张正友内参标定推导[图像]张正友论文翻译(2)_祥的专栏-CSDN博客_张正友论文）
2.?initialize?extrinsic?parameters 获取外参初始值? RT
?3.?run?the?optimization 用LM进行求解 这里暂时没看到雅可比矩阵在哪求解的（待续）
?
LM接口及变量介绍参见LM 优化算法 opencv中的实现_xuelangwin的博客-CSDN博客
这里相机模型的jaccobi矩阵推导参考相机标定过程中，根据得到的标定参数进行重投影计算的推导过程（推导公式对后续LM算法中计算Jacobian矩阵有重要作用）_肉夹馍不放香菜的博客-CSDN博客