在计算机视觉领域，相机标定是一项至关重要的任务，它能够帮助我们校正图像畸变，获取相机的内在参数，从而实现精确的三维重建和物体定位。
Tsai的标定方法是一种早期提出的、广泛应用于相机标定的经典算法，由Richard Tsai在1987年提出。
本篇文章将深入探讨Tsai的相机标定方法及其在Matlab环境下的实现。
我们来理解Tsai的相机标定理论基础。
该方法基于多视图几何，通过一组已知坐标点（通常是在平面棋盘格上的特征点）在图像中的投影，来求解相机的内在参数矩阵和外在参数矩阵。
内在参数包括焦距、主点坐标和径向畸变系数，而外在参数则表示相机相对于标定板的位姿。
Tsai的标定流程主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：拍摄多张包含标定板的图片，确保标定板在不同角度和位置出现，以获取丰富的视图信息。
2. 特征检测：在每张图片中检测并提取标定板的角点，常用的方法有角点检测算法，如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测。
3. 建立世界坐标与像素坐标的对应关系：将标定板角点在世界坐标系中的位置与在图像中的像素坐标对应起来。
4. 线性化问题：通过极几何约束，将非线性问题线性化，可以使用高斯-牛顿法或Levenberg-Marquardt法进行迭代优化。
5. 求解参数：求解内在参数矩阵K和外在参数矩阵R、t，其中R表示旋转矩阵，t表示平移向量。
6. 校正与验证：利用求得的参数对图像进行畸变校正，并通过重投影误差来评估标定结果的准确性。
在Matlab环境下实现Tsai的标定方法，可以充分利用其强大的数学计算能力和可视化功能。
需要编写代码来完成上述的数据采集和特征检测。
然后，利用内置的优化工具箱进行参数估计。
可以绘制图像和标定板的重投影误差，以直观地查看标定效果。
在提供的压缩包文件e19bb35c303d499aa5c2568a73f0a35f中，可能包含了实现上述过程的Matlab源代码。
代码可能分为几个部分，包括角点检测、标定板坐标匹配、线性化优化以及参数解算等模块。
用户可以通过阅读和运行这些代码，理解Tsai标定方法的工作原理，并将其应用到自己的项目中。
Tsai的相机标定方法是计算机视觉中的一个经典算法，它通过解决非线性优化问题，实现了相机参数的有效估计。
在Matlab环境下，我们可以方便地实现这一算法，对相机进行标定，为后续的视觉应用提供准确的先验信息。
对于初学者来说，理解和实践这个方法，不仅可以加深对计算机视觉原理的理解，也能提高编程和调试能力。

基于matlab，对拍摄图像进行三角形、方形、圆形块的识别，并且利用世界坐标变换，将图像上的坐标转换到真实世界中，并进行误差分析。

ARWorldMap是ARKit2中一个非常实用的新功能，它能够实现持续性AR体验和共享式多人AR体验。
请在UnityARKit插件目录下查看示例：Examples/ARKit2.0/UnityARWorldMap/UnityARWorldMap.unity每个会话都会随着操作者四处移动并检测更多特征点时构建一个ARWorldMap。
你可以通过C#从一个会话中获取当前ARWorldMap，将它保存到你的Application.persisentDataPath中。
你也可以在保存的位置载入一个已保存的ARWorldMap。
这样即使你离开会话后再回来，虚拟对象仍会在相同的坐标空间出现。
ARWorldMap可以被序列化为一个字节数组，并使用WiFi、蓝牙或其它分享方式发送到另一个设备上。
另一方面，它也能被反序列化，用来将其它设备重定位到与第一个设备相同的世界坐标映射，从而得到共享的多人游戏体验。
当拥有ARWorldMap后，不管是通过载入得到、还是从内存中获取、亦或是从其它设备接收，你的设备都能将其设为配置中的一个参数，然后使用该配置重置ARSession，从而共享坐标系统信息。
这样做会重置会话，并且随着你四处移动，应用会尝试将ARWorldMap中的特征点与你环境中所检测到的特征点相互匹配。
当它们成功匹配后，会话将重定位你的设备坐标，将其与ARWorldMap中所保存的坐标匹配。

世界经纬度转化为Unity中的世界/模型上的坐标，需要设置的有左上，右下的基准点配准，和模型中心，或场景中心点。
Test为测试脚本，本版本为double高精度类型经纬度转化。

利用OpenGL实现屏幕坐标与世界坐标的相互变换

已知图像img.jpg中棋盘格最核心的四个角点（以红色标识）的平面世界坐标（x,y）.估计两坐标系之间的单应矩阵H。
2.计算棋盘格标定板的左侧边界长度，即图中两绿色角点在世界坐标系中的距离d（cm）。
要求输出矩阵H和距离d。

使用cocosCreator引擎实现的切水果小游戏，技术点包含：点击事情的监听，世界坐标的转换，角度的计算，粒子的简单使用，让它跟随鼠标，背景音乐的播放和音效的播放，抛物线运动的实现。

opencv相机标定，加上图像坐标到世界坐标的转化

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。