#更新于2020年7月20日
新增了tools文件夹，里面新增了三个文件：
1、make.sh 实现对程序的编译自动化
2、run_main.sh 实现程序自动运行
3、pack.sh 实现对库的打包与封装自动化
同时，新增了测试文件夹test_calib_demo，用来测试lib库的生成是否正确。依次运行上述的三个文件，将export_libs下的文件解压，并将对应的.so拷贝到test_calib_demo下的lib文件夹下，将对应的两个.h文件拷贝到test_calib_demo下include文件，依次运行make.sh、run_main.sh，查看能否正确运行。
大家可以根据本demo里的两个CMakeLists.txt文件，学习如何在linux下编译、打包库，并调用外部库。
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//本demo共包含：
1、鱼眼模型的相机标定（单目+双目）
2、针孔模型的相机标定（单目+双目）
主要基于OpenCV的圆形标定板。
main函数中，通过两个宏开关，可以运行不同的标定程序。
测试效果：https://mp.weixin.qq.com/s/VyxoTaYtYPB-Bfh3JCXl1A
思考几个问题：
这仅仅是一种标定方案，还有基于棋盘格、圆环之类的方案，对于圆形标定，
1、OpenCV椭圆中心的检测精度能达到多少？
2、椭圆中心的构象偏差如何进一步矫正？
3、多少张图片标定效果较好？
4、如果相机批量生产，有没有更快的标定方案？
5、OpenCV中提供了给内参初值的标定，这个有什么好处？
关于标定，可以前往我们的哔哩哔哩直播间，继续学习：https://www.bilibili.com/video/BV1R7411m7ZQ
针孔、鱼眼相机标定，包括单目和双目标定demo
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2022-07-01
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fisheye_pinhole_calib_demo.zip （59个子文件） 
fisheye_pinhole_calib_demo 
README.txt 2KB config 
config.yaml 563B tools test_result.bat 69B run_main.sh 151B system_test.sh 707B pack.sh 478B make.sh 182B data L 
5.png 35KB imagePath.txt 71B 6.png 39KB 4.png 42KB 3.png 44KB R 5.png 29KB imagePath.txt 72B 6.png 33KB 4.png 28KB 3.png 29KB undistortImg L balance_zero2.png 35KB balance_zero4.png 39KB balance_zero3.png 39KB balance_zero1.png 51KB R balance_zero2.png 30KB balance_zero4.png 31KB balance_zero3.png 29KB balance_zero1.png 33KB
42-4_11.pdf 331KB include calibCoreAlgorithm.h 5KB SharedHead.h 2KB src calibCoreAlgorithm.cpp 53KB main_calibrate.cpp 2KB stereo_calib_results.yaml 2KB test_calib_demo config config.yaml 563B tools run_main.sh 145B make.sh 182B data L 5.png 35KB imagePath.txt 71B 6.png 39KB 4.png 42KB 3.png 44KB R 5.png 29KB imagePath.txt 72B 6.png 33KB 4.png 28KB 3.png 29KB undistortImg L balance_zero2.png 35KB balance_zero4.png 39KB balance_zero3.png 39KB balance_zero1.png 51KB R balance_zero2.png 30KB balance_zero4.png 31KB balance_zero3.png 29KB balance_zero1.png 33KB include calibCoreAlgorithm.h 5KB SharedHead.h 2KB src main_calibrate.cpp 2KB CMakeLists.txt 1KB lib libcalibCoreAlgorithm.so 1.59MB CMakeLists.txt 2KB lib libcalibCoreAlgorithm.so 1.59MB资源评论
