摄像机标定是视觉定位、三维重建等视觉研究的前提，其标定精度直接决定着整个视觉系统的功能实现效果，同时，良好的标定实时性已成为移动机器人等视觉研究对摄像机标定的又一项性能要求。随着嵌入式DSP处理器的发展，针对视频图像处理的TMS320DM642芯片以其强大运算能力、高运算速度和高运算精度，促进了机器视觉领域的发展，本文提出利用OpenCV函数在DSP平台实现摄像机标定的方法。通过对摄像机标定相关理论和标定方法的研究，重点探究了线性求解和非线性迭代优化相结合的两步法，了解了标定误差产生机理及参数求解过程，为算法设计奠定理论基础。通过C++学习和OpenCV函数库的熟悉，利用OpenCV函数库在PC机上完成摄像机标定算法设计，并利用棋盘格标定板进行了标定实验，然后利用Matlab的相机标定工具箱对算法进行验证，结果证明本文基于OpenCV的标定算法满足实际应用要求，完成算法的设计。通过对DM642处理器的特性分析，搭建了基于DM642开发板的视觉系统；根据开发板例程学习，掌握了CCS3.3开发环境的使用，在DSP/BIOS操作系统下完成视频驱动开发和内存配置；然后根据算法从PC机移植DSP过程中遇到的问题，对算法代码进行相应修改，最终实现标定算法在DSP平台成功运行，完成算法的移植工作。针对移植代码运行效率较低的情况，结合DM642处理器的特性，对移植算法进行编译器优化、C语言级优化和汇编级优化，改善了算法运行情况。最后，对实验结果进行分析，证明本文的研究具有现实意义。经过算法背景理论研究，算法程序设计及实验验证、算法移植处理和算法优化，实现了代码在DSP平台的较快运行，为后续工作的开展迈出了成功的第一步。