matlab双目相机标定工具箱

### MATLAB 中双目相机标定工具箱下载与使用 #### 一、获取 Camera Calibration Toolbox MATLAB 自带了 Camera Calibration Toolbox，无需额外安装。只要拥有 Image Processing Toolbox 和 Computer Vision System Toolbox 的许可，在启动 MATLAB 后即可直接调用该工具箱的功能。 对于版本较老的 MATLAB 用户，可以通过官方文件交换平台 File Exchange 获取最新版的 Camera Calibration Toolbox： ```matlab % 打开MATLAB中的附加功能管理器并搜索Camera Calibration Toolbox openAddOns('search', 'camera calibration toolbox') ``` #### 二、准备棋盘格图像数据集 为了完成高质量的标定工作，建议收集至少二十张不同角度拍摄的标准尺寸黑白相间方格图案的照片作为输入素材。这些图片应该覆盖整个视野范围，并且尽可能均匀分布于各个方向上[^1]。 #### 三、加载图像至 MATLAB 环境 创建一个新的脚本文件或命令窗口，依次读取所有采集到的图像文件路径列表，并将其存储在一个单元数组内以便后续处理操作。 ```matlab imageFolder = fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'vision', 'visiondata', 'calibration', 'stereo'); images = imageDatastore(imageFolder); [imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(images.Files); worldUnits = 'millimeters'; squareSize = 29; % 单位：毫米 objectPoints = generateCheckerboardCorners(boardSize)*squareSize; ``` 上述代码片段展示了如何检测角点以及生成世界坐标系下的物体点位置向量 `objectPoints` ，其中假设使用的标准国际象棋盘每边有8×8=64个小正方形区域，每个小方块的实际长度为29mm [^2]。 #### 四、执行立体校准程序 利用之前获得的数据集合，通过调用内置函数 `estimateStereoParameters()` 来计算内外参矩阵以及其他必要的几何变换参数。 ```matlab stereoParams = estimateStereoParameters(objectPoints,imagePoints(:,1:2,:), ... imageSize,[0.75*min(size(I{1})),0.75*max(size(I{1}))],... worldUnits,squareSize,'ShowProgressBar',true); save stereoCalibration.mat stereoParams ``` 此段代码实现了对左右两台摄像机的同时标定过程，并保存最终得到的结果对象 `stereoParams` 到本地磁盘上的 .mat 文件当中以供将来重用 [^3]。 #### 五、验证结果准确性 最后一步是对所得模型的有效性和精度做出评估。这可通过重建三维场景特征点的方式来进行直观展示；也可以借助特定测试样本重新投影误差统计分析方法来量化评价整体性能表现。 ```matlab showReprojectionErrors(stereoParams) reconstructed3DPoints = triangulate(imagePoints(:,:,1), imagePoints(:,:,2), stereoParams); pcshow(reconstructed3DPoints, 'VerticalAxis', 'Y', 'VerticalAxisDir', 'Down', 'MarkerSize', 45); title('Structure From Motion Point Cloud') ``` 以上就是关于 MATLAB 双目相机标定工具箱的基础介绍及其典型应用场景说明。