matlab标定箱标定相机

时间: 2023-11-01 18:07:22 浏览: 117
要完成Matlab相机标定,需要先准备一个已知尺寸的标定板,并对其进行拍摄,然后使用Matlab自带的相机标定工具箱进行标定。以下是具体步骤: 1. 制作标定板:制作一个已知尺寸的标定板,可以使用黑白相间的棋盘格、圆点等形式。 2. 拍摄标定板:在不同位置和角度下,使用相机拍摄标定板。 3. 导入图像:将拍摄到的图像导入Matlab中。 4. 提取角点:使用Matlab自带函数,提取所有图像中的角点坐标。 5. 进行标定:将角点坐标传入Matlab自带的相机标定工具箱中,进行标定。 6. 评估结果:评估标定结果的准确度,可以计算重投影误差等指标。 7. 应用标定:使用标定结果进行后续的图像处理、三维重建等操作。
相关问题

matlab相机标定箱使用

引用: Matlab提供了相机标定工具箱,可以用于相机的标定和校正。使用相机标定箱时,需要将相机对准标定板,并拍摄一系列的图片。每张图片上的标定板都要呈现不同的姿态和角度。标定箱通常包括一个平面的标定板,上面有一系列的标定点,以及用于固定相机的支架。在进行标定时,需要确保相机和标定板之间没有明显的运动或变形。 标定的过程大致可以分为以下几个步骤: 1. 拍摄一系列的标定图片,应该涵盖不同的角度和姿态。 2. 导入图片到Matlab中,并使用相机标定工具箱中的函数进行标定。 3. 在标定工具箱中选择合适的标定模型,常用的有针孔相机模型和鱼眼相机模型。 4. 对每张图片进行特征提取和匹配,以确定标定板上的标定点的位置。 5. 使用标定点的图像坐标和世界坐标之间的对应关系,进行相机的内外参数标定计算。 6. 根据标定结果对相机进行校正,包括去畸变和矫正图像的尺度。 通过以上步骤,就可以完成相机的标定和校正,从而得到准确的相机参数,用于后续的图像处理和计算。请注意,在实际应用中,使用相机标定箱时需要注意光照条件的一致性,以及标定板的放置和相机的对准。这些因素都会对标定结果产生影响,需要进行适当的控制和调整。

matlab标定工具箱双目相机

你可以使用Matlab的相机标定工具箱来进行双目相机的标定。这个工具箱提供了一系列函数和工具,可以帮助你进行相机内参、外参以及畸变参数的标定。 首先,你需要收集一组已知的3D点和对应的图像点对。这些点对可以是通过一些特定的标定板或者物体来获取的。然后,你可以使用`stereoCameraCalibrator`函数来打开相机标定应用程序,该函数可以自动检测和提取标定板上的角点。 在相机标定应用程序中,你可以导入图像并选择标定板的类型和尺寸。然后,应用程序会自动检测图像中的角点,并计算出相机的内参和畸变参数。你可以通过点击"Calibrate"按钮来执行标定过程。 完成标定后,你可以使用获得的相机参数来校正双目图像,并进行深度估计、立体匹配等任务。Matlab提供了相应的函数和工具,如`stereoParameters`对象和`stereoRectify`函数,可以帮助你实现这些功能。 希望这对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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matlab 相机标定代码 摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程,也就是求最终的投影矩阵的过程。 [1]基本的坐标系: 世界坐标系; 相机坐标系; 成像平面坐标系; 像素坐标系 [2]一般来说,标定的过程分为两个部分: 第一步是从世界坐标系转为相机坐标系,这一步是三维点到三维点的转换,包括R,t(相机外参,确定了相机在某个三维空间中的位置和朝向)等参数; 第二部是从相机坐标系转为成像平面坐标系(像素坐标系),这一步是三维点到二维点的转换,包括K(相机内参,是对相机物理特性的近似)等参数; 投影矩阵 : P=K [ R | t ] 是一个3×4矩阵,混合了内参和外参而成。 P=K[Rt] 二.基本知识介绍及 1、摄像机模型 Pinhole Camera模型如下图所示: 摄像机模型与标定 - 小企鹅 - 企鹅的博客 是一个小孔成像的模型,其中: [1]O点表示camera centre,即相机的中心点,也是相机坐标系的中心点; [2]z轴表示principal axis,即相机的主轴; [3]q点所在的平面表示image plane,即相机的像平面,也就是图片坐标系所在的二维平面; [4]O1点表示principal point,即主点,主轴与像平面相交的点; [5]O点到O1点的距离,也就是右边图中的f,即相机的焦距; [6]像平面上的x和y坐标轴是与相机坐标系上的X和Y坐标轴互相平行的; [7]相机坐标系是以X,Y,Z(大写)三个轴组成的且原点在O点,度量值为米(m); [8]像平面坐标系是以x,y(小写)两个轴组成的且原点在O1点,度量值为米(m); [9]像素坐标系一般指图片相对坐标系,在这里可以认为和像平面坐标系在一个平面上,不过原点是在图片的角上,而且度量值为像素的个数(pixel); 2、相机坐标系→成像平面坐标系 [1]以O点为原点建立摄像机坐标系。点Q(X,Y,Z)为摄像机坐标系空间中的一点,该点被光线投影到图像平面上的q(x,y,f)点。 图像平面与光轴z轴垂直,和投影中心距离为f (f是相机的焦距)。按照三角比例关系可以得出: x/f = X/Z y/f = Y/Z ,即 x = fX/Z y = fY/Z 以图像平面的左上角或左下角为原点建立坐标系。假设像平面坐标系原点位于图像左下角,水平向右为u轴,垂直向上为v轴,均以像素为单位。 以图像平面与光轴的交点O1 为原点建立坐标系,水平向右为x轴,垂直向上为y轴。原点O1一般位于图像中心处,O1在以像素为单位的图像坐标系中的坐标为(u0, v0)。 像平面坐标系和像素坐标系虽然在同一个平面上,但是原点并不是同一个。 摄像机模型与标定 - 小企鹅 - 企鹅的博客 设每个像素的物理尺寸大小为 dx * dy (mm) ( 由于单个像素点投影在图像平面上是矩形而不是正方形,因此可能dx != dy), 图像平面上某点在成像平面坐标系中的坐标为(x, y),在像素坐标系中的坐标为(u, v),则二者满足如下关系:[即(x, y)→(u, v)] u = x / dx + u0 v = y / dy + v0 用齐次坐标与矩阵形式表示为: 摄像机模型与标定 - 小企鹅 - 企鹅的博客 将等式两边都乘以点Q(X,Y,Z)坐标中的Z可得: 摄像机模型与标定 - 小企鹅 - 企鹅的博客 将摄像机坐标系中的(1)式代入上式可得: 则右边第一个矩阵和第二个矩阵的乘积亦为摄像机的内参数矩阵(单位为像素),相乘后可得: (2) 和(1)式相比,此内参数矩阵中f/dx, f/dy, cx/dx+u0, cy/dy+v0 的单位均为像素。令内参数矩阵为K,则上式可写成: 摄像机模型与标定 - 小企鹅 - 企鹅的博客 (3) 三.相机内参K(与棋盘所在空间的3D几何相关) 在计算机视觉中,摄像机内参数矩阵 其中 f 为摄像机的焦距,单位一般是mm;dx,dy 为像元尺寸;u0,v0 为图像中心。 fx = f/dx, fy = f/dy,分别称为x轴和y轴上的归一化焦距. 为更好的理解,举个实例: 现以NiKon D700相机为例进行求解其内参数矩阵: 就算大家身边没有这款相机也无所谓,可以在网上百度一下,很方便的就知道其一些参数—— 焦距 f = 35mm 最高分辨率:4256×2832 传感器尺寸:36.0×23.9 mm 根据以上定义可以有: u0= 4256/2 = 2128 v0= 2832/2 = 1416 dx = 36.0/4256 dy = 23.9/2832 fx = f/dx = 4137.8 fy = f/dy = 4147.3 分辨率可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类。 [1]显示分辨率(屏幕分辨率)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少。由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的, 显示器可显示的像素越多,画面就越精细,同样的屏幕区域内能显示的信息也越多,所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。 可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘,而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。 显示分辨率一定的情况下,显示屏越小图像越清晰,反之,显示屏大小固定时,显示分辨率越高图像越清晰。 [2]图像分辨率则是单位英寸中所包含的像素点数,其定义更趋近于分辨率本身的定义。 四.畸变参数(与点集如何畸变的2D几何相关。) 采用理想针孔模型,由于通过针孔的光线少,摄像机曝光太慢,在实际使用中均采用透镜,可以使图像生成迅速,但代价是引入了畸变。 有两种畸变对投影图像影响较大: 径向畸变和切向畸变。 1、径向畸变 对某些透镜,光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲,产生“筒形”或“鱼眼”现象,称为径向畸变。 一般来讲,成像仪中心的径向畸变为0,越向边缘移动,畸变越严重。不过径向畸变可以通过下面的泰勒级数展开式来校正: xcorrected = x(1+k1r2+k2r4+k3r6) ycorrected = y(1+k1r2+k2r4+k3r6) 这里(x, y)是畸变点在成像仪上的原始位置,r为该点距离成像仪中心的距离,(xcorrected ,ycorrected )是校正后的新位置。 对于一般的摄像机校正,通常使用泰勒级数中的前两项k1和k2就够了;对畸变很大的摄像机,比如鱼眼透镜,可以使用第三径向畸变项k3 2、切向畸变 当成像仪被粘贴在摄像机的时候,会存在一定的误差,使得图像平面和透镜不完全平行,从而产生切向畸变。也就是说,如果一个矩形被投影到成像仪上时, 可能会变成一个梯形。切向畸变可以通过如下公式来校正: xcorrected = x + [ 2p1y + p2 (r2 + 2x2) ] ycorrected = y + [ 2p2x + p1 (r2 + 2y2) ] 这里(x, y)是畸变点在成像仪上的原始位置,r为该点距离成像仪中心的距离,(xcorrected ,ycorrected )是校正后的新位置。 五.摄像机的外参数 旋转向量(大小为1×3的矢量或旋转矩阵3×3)和平移向量(tx,ty,tz)。 旋转向量:旋转向量是旋转矩阵紧凑的变现形式,旋转向量为1×3的行矢量。 r就是旋转向量,旋转向量的方向是旋转轴 ,旋转向量的模为围绕旋转轴旋转的角度。 通过上面的公式,我们就可以求解出旋转矩阵R。同样的已知旋转矩阵,我们也可以通过下面的公式求解得到旋转向量: 。

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