摄像机标定广泛应用于机器人导航、三维重构、视觉测量等领域。摄像机标定旨在建立图像坐标系和空间坐标系的变换关系，因此图像上特征点的检测精度很大程度上决定了摄像机标定的精度。正如Laves等[1]提出，即便图像上特征点只有0.5个像素误差也会致使摄像机标定参数产生极大偏差，因此如何提取高精度的特征点是保证摄像机标定精度的关键。棋盘格角点作为一种特殊的特征点广泛应用于摄像机标定中，鉴于此，本文主要针对棋盘格角点进行研究。
目前来说，基于棋盘格角点的检测算法有很多，主要分为两类：一类是自动检测方法，如Susan算子[2]和Harris算子[3]等，虽然该类方法可以实现自动检测，一定程度上解决了标定过程难以自动化的问题，但是在提取棋盘格内角点的同时，也会提取出错误和冗余角点，影响后续特征点匹配；另一类是有人工交互的检测方法，如通过鼠标逐个点击获取角点的位置[4]，或者用鼠标依照一定的顺序点击选取棋盘格区域最外边的4个角点，然后通过计算获取所有角点的位置[5]，该类方法检测精度一定程度上取决于操作员的经验，虽然不会出现角点错误检测和冗余检测，但由于需要人工干预，较耗时，无法实现动态标定。针对这些问题，相关学者都对此进行了研究，比如Wang等[6]综合多种策略，先利用Harris算子对棋盘格角点进行粗提取，再通过角点对称性以及栅格线的交点特性去掉冗余角点。该法计算复杂度大，对于畸变较大的图像很难准确提取出角点，并且不适合复杂环境下的角点提取。刘阳成等[7]针对棋盘格角点提出一种对称方差算子，该法降低了计算复杂度，但通用性不强，且依赖于阈值选取。所以，针对以上问题，本人基于Hessian矩阵检测角点的思想，通过形状算子自适应阈值确定角点，再利用对称模板自适应地剔除伪角点，在保证真实角点完整的情况下，最后利用单应性矩阵对角点进行自动排序。
现在将实验结果晒一下：图1 中表现的是整个算法的执行流程。
图1
此外，图2中是我测验的其他图样库的图片，效果都很好，运行时间都在1s以内，精度也不错，鉴于本人的文章还在完善阶段，有些数据就不便晒了。
图2
最后采样图2中第4张图片所在样本库提取角点，做摄像机标定，进行角点坐标重投影误差分析，图3给出其中4幅图片的分析结果。
图3
时间不早了，先到这里，想要了解更多，可参考我即将发表的文章《棋盘格角点自动检测与排序》。本文提到的的这篇文章用到的图样也主要来源本人所建立的包含200多张不同规格，不同背景的样本库。由于样本太多，大概有70M，CSDN上传有60M的容量限制，因此，我把样本库就放在百度网盘上，可供免费下载。
图样库下载地址：http://pan.baidu.com/share/link?shareid=1564933137&uk=2450405714 密码:w6ir
说明：本人 对于角点检测和摄像机标定研究了一段时间，发现实验过程中总是需要样本库来进行验证。因此，本人收集了目前来说网络上经典的图样库，几家有名的作机器视觉的公司提供的标定模板库，还有国外的一些牛人推荐开放的图样库，以及本人自制模板拍摄的图样，总共有200多张，是实验验证不可多得的素材资料。本人在文章中总共实验了139张图片，检测结果统计如下：
参考文献
[1] LAVEST J M，VIALA M，DHOME M．Do we really need an accurate calibration
pattern to achieve a reliable camera calibration[C]．Proceedings of the 5th European Conference on Computer Version，1998，1：158—174．
[2] Smith S M,Brady M．SUSAN-a New Approach to Low Level Image Processing [J]．International Journal of Computer Version,1997,
23(1): 45-78．
[3] HARRIS C，STEPHENS M．A combined corner and edge detector[C]．Proceeding
of the 4th Alvey Vision Conference，1988：147—151．
[4] Davide Scaramuzza．Omnidirectional Camera Calibration Toolbox for Matlab，http://asl.epfl.ch/~scaramuz/
OCamCalibration/Scaramuzza_OCamCalib.zip 2006，12.
[5] Jean-Yves Bouguet,Camera calibration toolbox for matlab [EB/OL](2010-07-09)[2011-12-20]. http://www.visi
-on.caltech.edu/ bouguetj/ calib_doc/．
[6] WANG Z，WU W．Recognition and location of the internal corners of planar checkerboard calibration pattern
image[J]．Applied Mathematics and Cornputation，2007，185(2)：894—906．
[7] 刘阳成，朱枫.一种新的棋盘格图像角点检测算法[J].中国图像图形学报, 2006,11(5):656-660．