matlab标定工具箱的单目
时间: 2023-09-28 08:11:55 浏览: 133
麦田怪圈是指在麦田或其它田地上,通过某种未知力量(大多数怪圈是人类所为)把农作物压平而产生出来的几何图案。麦田怪圈的形成有三个说法,人为说、自然说与磁场说。人为说一般认为,麦田圈是用木板压成的。木板两头系上绳子形成圈套,在制作时,一脚踩在木板上拖动木板压倒麦子,并拉着细绳与圆心保持固定的距离,逐渐就可以形成一个圆圈。自然形成说认为麦田怪圈的成因还未被人类发现。就像雷电,古时候人类以为是雷神电母做的,对于麦田圈中经常出现人文信息的现象,他们认为这只是人们“先入为主”造成的错觉。磁场说认为,磁场中有一种神奇的移动力,可产生一股电流,使农作物“平躺”在地面上。
关于Matlab标定工具箱的使用方法,你可以参考以下步骤:
1. 下载Bouguet的Matlab标定工具箱,下载链接为:http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/download/index.html
2. 安装完工具箱后,启动Matlab并运行calib_gui命令,这将打开工具箱的GUI界面。
3. 在GUI界面中,你可以选择单目标定或双目标定,根据你的需要选择单目标定。
4. 准备一组已知的标定图像,并将它们导入到工具箱中。
5. 在工具箱的GUI界面中,选择标定图像的路径,并设置标定板的尺寸。
6. 点击开始标定按钮,工具箱将自动识别标定板并计算相机的内参和外参。
7. 标定完成后,你可以导出标定结果,并在其他程序中使用。
这是关于Matlab标定工具箱单目标定的简要介绍和使用方法。希望对你有帮助!
相关问题
matlab标定工具箱怎么用
### Matlab标定工具箱使用教程
#### 提取角点
在Matlab标定工具箱中,为了进行相机标定,点击工具箱界面上的“Extract grid corners”按钮能够启动角点提取过程[^1]。此时,在Matlab命令行窗口会显示相应的提示信息。
```matlab
% 假设已经加载了棋盘格图片至变量img中
corners = detectCheckerboardPoints(img);
imshow(img); % 显示原图
hold on;
plot(corners(:,1),corners(:,2),'r*'); % 绘制检测到的角点位置
```
上述代码展示了如何利用内置函数`detectCheckerboardPoints()`自动识别并标记出图像中的棋盘格角点,这对于后续计算相机内外参数至关重要。
#### 创建校准对象与添加图像数据
对于单目或双目的标定流程来说,创建一个合适的摄像机校准对象是必不可少的第一步:
```matlab
imageFolder = 'path_to_your_images'; % 替换为实际存储棋盘格照片文件夹路径
[imageFiles, boardSize] = helperGatherCalibrationImages(imageFolder);
calibrator = cameraCalibrator(imageFiles, boardSize, worldUnits='millimeters');
```
这段脚本说明了怎样指定包含一系列拍摄有已知尺寸棋盘图案的照片所在的目录,并初始化了一个用于处理这些输入材料的对象实例——即`cameraCalibrator`类的一个新实体。这里假设所有参与标定工作的样本都保存在一个特定的位置下;同时指定了世界坐标系下的单位长度(例如毫米),这有助于最终获得更精确的结果。
#### 执行标定操作
一旦准备好了足够的高质量图像资源之后就可以正式开始执行整个系统的几何特性估计工作了:
```matlab
calibratedCamera = estimateParameters(calibrator);
disp('Intrinsic matrix:');
disp(calibratedCamera.Intrinsics.IntrinsicMatrix);
disp('Distortion coefficients:');
disp(calibratedCamera.Intrinsics.DistortionCoefficients);
```
此部分程序片段揭示了调用`estimateParameters()`方法来进行全面分析的过程,从而获取到了描述内部结构特征以及径向失真情况的关键数值矩阵形式表示法。值得注意的是,除了内参之外还报告了一些关于镜头变形的信息,这些都是构建可靠视觉测量体系所必需的基础要素之一。
matlab立体标定工具箱
MATLAB的立体标定工具箱,如Bouguet的库[^1],提供了用于单目自标定和双目互标定的功能。这个工具箱允许用户对立体摄像头系统进行校准,以估计内外视场之间的关系,包括镜头参数(焦距、主点位置等)以及可能存在的畸变系数。标定过程通常涉及拍摄一组校准图像,这些图像包含了已知的特征点,然后通过优化算法找到最佳的相机模型参数。
具体使用步骤可能会因作者提供的文档而异,但一般流程可能包括:
1. 准备校准图像数据集,其中包含一对或多幅图片。
2. 使用`cameraCalibrate`函数读取图像并提取特征点。
3. 调用`estimateCameraParameters`进行立体标定,输入特征点对应关系。
4. 根据得到的参数调整图像,消除视差。
要了解更多详细操作和示例,建议参考博客文章中的说明或者直接下载并查阅官方文档[^2]。
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