标定板 在机器视觉、图像测量、摄影测量和三维重建等应用中，主要功能为校正镜头畸变；确定物理尺寸和像素的换算关系；以及确定空间物体表面某点的三维几何位置与图像中对应点的关系，建立相机成像的几何模型。

通过相机拍摄带有固定间距图案阵列平板、经过标定算法的计算，可以得出相机的几何模型，由此获得高精度的测量和重建结果。而带有固定间距图案阵列的平板就是标定板。

相机标定的工作原理参考

相机标定技术需要准确的相机内参数和外参数作为重构算法的输入和先决条件，目前最为流行的相机标定算法是Tsai在1987年提出的[Tsai1987]，Tsai方法使用一个带有非共面专用标定标识的三维标定物来提供图像点和其对应的三维空间点的对应并计算标定参数。Zhang在1999年提出了另一个实用方法 [Bouguet2007]，该方法需要对一个平面标定图案的至少两幅不同视图来进行标定。加州理工学院的相机标定工具对以上两个方法均作了有效实现，并且已经被集成到Intel的视觉算法库OpenCV中[OpenCV2004]。通过标定算法，可以计算相机的投影矩阵，并提供场景的三维测度信息。在不给定真实场景的绝对平移、旋转和放缩参数的情况下，可以达到相似变换级别的测度重构。