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在计算机视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置及其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立照相机成像的几何模型，这些几何模型的参数即照相机参数。照相机标定（Camera Calibration）简单来说是从世界坐标系变换为图像坐标系的过程，即确定式（3-5）中的矩阵 M 1 和矩阵 M 1 ，并最终确定该照相机的透视投影矩阵 M 。在获得透视投影矩阵 M 后，可以对空间中任意点 P ( x , y , z ) 计算它对应的像素点坐标( U , V )。无论是在图像测量还是在定位导航的应用中，照相机标定都是非常关键的环节，标定结果的精度和标定方法的稳定性都直接影响后续图像测量等计算机视觉应用。正如前文所述，照相机的内参通常不会发生改变，然而，照相机生产制作的工艺误差、使用过程中镜头的震动位移或松动都会使内参发生改变，因此，在进行精确视觉应用前，需要通过实验与计算来重新获取内参。这也就是为什么经过一段时间后需要对照相机进行重新标定。
传统单目照相机的标定方法包括线性标定法、非线性标定法和两步标定法。线性标定法较为简单，而非线性标定法在镜头畸变明显时必须引入畸变模型，将线性标定模型转化为非线性标定模型，通过非线性优化的方法求解照相机参数。两步标定法主要是指Tsai所提出的基于径向排列约束（Radial Alignment Constraint，RAC）的方法。该方法的第一步利用最小二乘法求解超定线性方程组，给出外参。第二步求解内参，如果照相机无透镜畸变，则可通过一个超定线性方程解出内参；如果存在径向畸变，则需要通过一个包含3个变量的目标函数进行优化搜索求解。此外，张正友在2000年提出了一种基于二维平面靶标的标定方法。该方法要求照相机在两个以上不同方向角度对一个平面靶标进行拍摄，将黑白棋盘格点作为标定点，利用靶标平面及图像平面之间的映射矩阵对照相机参数进行求解。该方法是目前进行照相机标定的最广泛的方法，本书中不再赘述。
对于双目照相机来说，内参和由相对位姿关系表示的外参是必不可少的先验条件，需要通过双目照相机标定过程来获取照相机的内参和外参，从而建立世界坐标系中目标物体与像素坐标系中的像素点的一一对应关系。双目照相机标定包括两方面：首先，分别标定两台单目照相机各自的内参；其次，通过两台单目照相机的联合标定来计算双目照相机之间的外参。这样，双目照相机可以被认为是在一台单目照相机基础上加入另一台单目照相机而组成的系统，如图3-9所示。
图3-9 双目视觉系统模型
在图3-9所示的双目视觉系统模型中，两台单目照相机任意放置，其中， R 1 、 t 1 为左眼照相机的外参， R 2 、 t 2 为右眼照相机的外参，规定两台照相机处于同一世界坐标系中，它们的外参关系为
（3-16）
从式（3-16）可以看出，当通过单目视觉标定获得两个照相机坐标系相对同一世界坐标系之间的旋转矩阵和平移向量时，能够求解两台照相机之间的外参。