MATLAB 相机 内外参数 标定 实验原理
时间: 2025-02-26 08:11:36 浏览: 53
### MATLAB 中相机内参和外参标定的实验原理
#### 相机模型概述
为了理解相机内外参数的标定过程,首先要了解针孔相机模型。该模型假设光线通过一个小孔投射到图像平面上形成倒立缩小的像。实际应用中的相机虽然复杂得多,但可以近似为这种理想化模型。
#### 内部参数 (Intrinsic Parameters)
内部参数描述了成像过程中涉及的因素:
- **焦距** \(f\):决定物体投影大小的关键因素;
- **主点坐标** \((c_x, c_y)\):即光轴与传感器平面交点的位置;
- **像素宽高比** 和 **径向畸变系数** 等其他校正项[^1]。
这些参数可以通过拍摄已知几何结构的对象来估计,在MATLAB中通常采用棋盘格图案作为目标物。利用 `detectCheckerboardPoints` 函数自动检测角点位置,并调用 `estimateCameraParameters` 来计算上述提到的各项数值。
```matlab
% 加载图片文件夹路径下的所有jpg格式照片
imageFolder = 'path_to_images';
images = imageDatastore(imageFolder,'FileExtensions','.jpg');
% 自动识别并提取每张图上的棋盘格角点
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(images.Files);
% 定义世界坐标系下标准尺寸的棋盘格顶点位置
squareSize = 29; % 单位:mm
worldPoints = generateWorldCoordinates(boardSize,squareSize);
% 执行相机参数估算操作
params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);
disp(params.Intrinsics); % 显示内参矩阵
```
#### 外部参数 (Extrinsic Parameters)
外部参数表示的是摄像设备相对于固定的世界坐标系统的姿态变化情况——具体来说就是旋转和平移矢量\(R,t\)。当给定了某时刻的具体视角之后,就可以求解出此时此刻对应的变换关系。这一步骤同样依赖于之前获取好的特征匹配数据集以及相应的优化算法实现。
对于每一个新加入的数据样本而言,都会重新调整整个系统的最优拟合状态,从而使得最终得到的结果更加精确可靠。在外参部分,MATLAB提供了专门用于处理此类问题的功能模块,比如 `extrinsicsEstimationErrors` 可以帮助评估误差范围内的不确定性程度。
```matlab
% 获取某一帧图像对应的世界坐标至相机坐标的转换关系
[R, t] = extrinsics(imagePoints(:,i), worldPoints, params.Intrinsics);
disp(R); disp(t); % 输出第 i 帧的 R 和 t 向量
```
阅读全文
相关推荐


















