matlab相机标定2
时间: 2025-04-19 12:44:17 浏览: 19
### MATLAB 中相机标定的方法
#### 准备阶段
为了准备相机标定,在MATLAB环境中需先获取一系列棋盘格图案的照片。这些照片应当覆盖不同的视角和位置,以确保能够全面捕捉镜头特性[^4]。
#### 添加并处理图像
通过`Camera Calibrator`应用程序加载所拍摄的图片集。每张图片应包含清晰可见的棋盘角点用于后续分析。在此过程中,依据实际尺寸设定每个方块边长,例如15毫米。此操作有助于校准过程更加贴近真实环境下的测量需求。
#### 参数设置与优化
针对不同类型的畸变效应可以选择相应的模型进行拟合——径向畸变为K系数(可选至三个),切向畸变为P系数。当存在显著异常值影响整体性能时,建议剔除对应的数据样本再执行重算流程,从而提升最终结果准确性。
#### 结果评估及导出
完成上述步骤之后即可获得内参矩阵\( \text{IntrinsicMatrix} \),以及可能存在的两种失真参数:径向\(\left(k_1, k_2, k_3\right)\) 和 切向\(\left(p_1, p_2\right)\)。此外,还可以观察右侧柱状图了解各帧之间的残差分布情况,并据此判断是否有必要进一步调整输入数据集合[^5]。
#### 示例代码展示如何利用MATLAB内置函数实现自动化批量处理:
```matlab
% 创建cameraParameters对象实例化
camParams = cameraCalibration;
% 加载多幅测试用图像文件夹路径下所有jpg格式文件作为训练素材
imds = imageDatastore('path/to/images', 'IncludeSubfolders', true, ...
'LabelSource', 'foldernames');
% 设置目标板规格信息
boardSize = [9 6]; % 定义内部交差点行列数
squareSize = 15e-3; % 单位转换成米制单位表示法
% 执行自动检测特征点匹配任务
[imagePoints, boardPoints] = detectCheckerboardPoints(imds.Files);
% 进行初步筛选去除不合格项
validIdxs = ~cellfun(@isempty,imagePoints);
imagePoints = imagePoints(validIdxs);
boardPoints = repelem(boardPoints, sum(validIdxs), 1);
% 开始正式建模运算环节
camParamEstimates = estimateCameraParameters(imagePoints, boardPoints, ...
'SquareSize', squareSize,...
'InitialIntrinsics', camParams.Intrinsics);
disp(camParamEstimates); % 展示估计出来的各项属性指标详情
```
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