在三维重建中，标定是很重要的一环，而在所有标定中，单目相机标定是最基础的，对于新手而言，跑通了一个相机标定代码，得到了一堆参数结果，如何判断自己的标定的是对的呢？RMS（重投影误差）小标定就一定准确吗？ 在这篇文章中，笔者将简单聊聊如何在标定之前估算你要标定的相机内参值。以下方法仅针对普通工业相机镜头，鱼眼相机和全景相机不考虑在内。
首先要知道的是，相机标定时，需要优化的参数有，相机内参 – 其中包括 相机“焦距“”（f/dx f/dy）相机图片中心（u0，v0）， 相机畸变系数（k1 k2 k3 p1 p2）。由于参与优化的系数较多，在有些情况下，会优化到一个局部最优解上，导致你的RMS看着挺不错的，甚至比较小，但是在实际使用中如去畸变的时候，发现图片变得畸形。或者在双目极线矫正的时候，对应点没有到同一条直线上，这都是因为优化时落入了一个局部最优解。在开始估计参数之前，我们需要知道以下两点，
1 ）对普通工业相机镜头来说，畸变系数通常不会很大；
2 ）相机内参标定结果应该在理论的线性系统附近（即不考虑畸变下的计算值）
相机图片中心很好理解，它即指的是你图像的中心点，通常是相机分辨率的一半，即如果你的图像像素大小是 800*600，那么你的图像中心应该是（400,300），在接下来的内容中，笔者要重点介绍如何估计相机“焦距”，这个焦距的表达式是 f
