matlab相机标定原理
时间: 2023-08-26 07:13:16 浏览: 180
相机标定是指确定相机内部参数和外部参数的过程,以便在图像中准确地测量物体的位置和大小。相机标定的原理主要包括内部参数标定和外部参数标定两个方面。
1. 内部参数标定:
内部参数是指相机的焦距、主点位置和像素尺度因子等参数,用于描述相机的成像特性。常用的内部参数标定方法是使用棋盘格模式进行标定。具体步骤如下:
- 摄像机拍摄多张棋盘格图像,保证棋盘格在不同位置和角度下都能被拍摄到。
- 在每张图像中检测棋盘格角点的像素坐标。
- 根据棋盘格的实际尺寸和角点的像素坐标,利用最小二乘法估计内部参数。
2. 外部参数标定:
外部参数是指相机在世界坐标系中的位置和姿态,用于将图像坐标转换为世界坐标。常用的外部参数标定方法是使用已知的三维点和对应的二维图像点进行标定。具体步骤如下:
- 放置已知三维点的标定板或标定物体,并拍摄多张图像。
- 在每张图像中检测已知三维点的二维图像点。
- 根据已知三维点和对应的二维图像点,利用最小二乘法估计外部参数。
通过内部参数标定和外部参数标定,可以得到相机的内外参数矩阵,从而实现图像中物体的准确测量和三维重构。
相关问题
matlab相机标定原理解析
### Matlab 相机标定原理
#### 单目相机标定原理
在 MATLAB 中,单目相机标定主要目的是获取相机内部参数矩阵以及畸变系数。通过一系列已知世界坐标系中的点与其对应的图像平面坐标的对应关系来计算这些参数[^1]。
对于每一个拍摄到的棋盘格图案,能够得到一组三维空间点 \( P_i \) 和其投影后的二维图像点 \( p'_i \),利用 Zhang 正交迭代法或其他相似的方法建立如下线性方程组:
\[ s\begin{pmatrix} u \\ v \\ 1 \end{pmatrix}=A\left[\begin{array}{l}
R_{11} R_{12} R_{13} T_x \\
R_{21} R_{22} R_{23} T_y \\
R_{31} R_{32} R_{33} T_z
\end{array}\right]\begin{pmatrix} X_w \\ Y_w \\ Z_w \\ 1 \end{pmatrix}, \]
其中\( A=\left(\begin{array}{lll}
f_u & \alpha f_v & c_u \\
0 & f_v & c_v \\
0 & 0 & 1
\end{array}\right)\)
这里 \( (u,v) \) 表示像素位置;\( (X_w,Y_w,Z_w)^T \) 是世界坐标下的物体点的位置向量;而旋转和平移组成的变换矩阵描述了从世界坐标转换至相机坐标的过程;最后由内参阵\( A \)完成从相机坐标映射成像平面上的实际物理尺寸单位表示的坐标[(u',v')]。
为了减少镜头产生的径向和切向失真影响,在上述基础上引入额外项以修正实际观测值与理想模型之间的偏差:
\[ x_d=x+(k_1r^2+k_2r^4)x+p_1(s_t)+p_2(s_r),\\ y_d=y+(k_1r^2+k_2r^4)y+p_1(s_r)-p_2(s_t). \]
这里的 \( r^2=(x^2+y^2) \),\( k_1,k_2,p_1,p_2 \) 则代表不同的畸变因子[^4]。
#### 双目相机标定原理
当涉及到双目标定时,则不仅限于单独处理每只眼睛所见景象,还需要考虑两只眼之间相对位姿——即外参估计问题。这一步骤同样依赖于 Camera Calibration Toolbox 提供的功能,它允许用户输入左右两个摄像头捕捉同一场景下相同特征点的信息,并据此推导出两者间的刚体变换关系(包括但不限于基线距离、水平偏移角度等)。此过程有助于后续立体匹配操作中构建视差图并最终恢复深度信息[^2]。
```matlab
% 创建一个 stereoParams 对象存储内外参数
stereoParams = estimateStereoParameters(imagePointsLeft, imagePointsRight, worldPoints);
```
利用matlab相机标定实验
### MATLAB 相机标定实验教程
#### 准备工作
为了顺利进行MATLAB相机标定实验,需先准备好必要的硬件设备和软件环境。通常情况下,需要一台带有摄像头的计算机,并确保已经安装了最新版本的MATLAB及其图像处理工具箱[^1]。
#### 使用Camera Calibrator应用程序
启动MATLAB之后,在命令窗口输入`cameraCalibrator`来打开单目相机标定器应用界面。该图形化用户接口能够引导完成整个流程,包括加载棋盘格图片、检测角点位置并计算内外部参数等操作[^3]。
#### 加载图像数据集
通过点击界面上相应的按钮导入一组拍摄好的包含不同角度下的标准图案照片作为训练样本;这些图像是用来估计镜头失真系数和其他几何属性的关键素材之一[^4]。
#### 设置标定板规格
指定所使用的校正模板尺寸(即每边有多少个交叉点),这一步骤对于后续算法识别特征至关重要。一般推荐采用黑白相间的方格阵列形式,因为其对比度高易于被机器视觉系统捕捉到准确的位置信息[^2]。
#### 执行自动分析过程
确认无误后按下“Start Calibration”,程序将会基于最小二乘法原理拟合出最佳变换矩阵,同时给出重投影误差评估指标以衡量精度水平。如果结果不理想,则可以尝试调整某些选项重新运行直至满意为止[^5]。
```matlab
% 创建一个 cameraParameters 对象用于存储内参外参
camParams = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);
% 显示估算得到的结果概览
disp(camParams);
```
上述代码片段展示了如何创建 `cameraParameters` 类型变量保存从实际测量值中提取出来的各项重要数值,如焦距focalLength、主点principalPoint 和径向切向畸变radialTangentialDistortion 等。
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