摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点，为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题，依 据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点，提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用 遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点，一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型，另一方面增强了摄像机标定的精 度和鲁棒性。-The camera calibration isoneofmostimportantresearch ifeldsin compute

基于随机抽样一致性算法的运动平面上点的视觉测量及其应用 -RANSAC based visual measurement of point on ground plane and application in sport