作为几何计算机视觉的基石，相机标定是近年来国内外研究的热点。针对目前流行的张氏标定法和PnP，本文提出了基于四对匹配点的P3P外参标定方法，其只需要利用最少且精确的点就能实现对相机位姿的估计。本文将此方法与张氏标定法、EPnP方法进行了对比。此外，还建立了两种新颖且标准的模型（生成模型和现实模型），模拟了一种噪声类型可控的生成场景测试，测试了不同噪声对外参标定性能的影响。采用的算法精度评价指标是相对位姿误差。测试结果表明，在生成模型中的量化噪声、图像噪声，以及在参数估计误差测试下，P3P外参标定的精度与EPnP相近，但比张氏标定法精度高；在现实模型下利用重投影精度、点与点之间的距离误差，展现了...