matlab实现张正友标定法
时间: 2025-02-11 19:26:26 浏览: 51
### Matlab 实现张正友相机标定方法
#### 准备工作
为了使用Matlab实现张正友相机标定方法,需准备棋盘格图案的多角度照片作为输入数据。这些图像用于提取特征点并计算相机内部参数和外部参数。
#### 添加工具箱至MATLAB路径
将解压后的`TOOLBOX_calib`文件夹添加到MATLAB搜索路径[^3]。此操作可以通过命令行执行:
```matlab
addpath('C:\Path\To\TOOLBOX_calib');
savepath;
```
#### 加载图像集
创建一个包含所有校准图像文件名列表的单元数组,并通过GUI界面加载它们。确保每幅图像是从不同视角拍摄得到的同一平面模板的照片。
#### 特征点检测与匹配
对于每一帧图像,在其中寻找角点位置。通常情况下,OpenCV或MATLAB内置函数能够很好地完成这项任务。如果质量不佳,则可能需要调整光照条件或者尝试其他类型的模式(如圆环阵列)。
#### 执行标定过程
调用特定于张正友算法的功能来进行实际的标定处理。下面是一个简单的例子说明如何设置参数以及启动整个流程:
```matlab
% 定义棋盘尺寸 (宽度x高度)
boardSize = [9 6];
% 初始化对象点坐标向量
objPoints = generateCheckerboardCorners(boardSize);
% 存储所有检测到的对象空间中的对应关系
allObjPts = cell(numImages, 1);
imagePoints = cell(numImages, 1);
for i = 1:numImages
% 提取第i个图像上的角点...
[~, corners] = detectCheckerboardPoints(imageFiles{i});
allObjPts{i} = objPoints; %#ok<AGROW>
imagePoints{i} = corners;
end
% 使用上述信息估计内外参矩阵
cameraParams = estimateCameraParameters(allObjPts, imagePoints,...
'ImageSize', imageSize,...
'NumRadialDistortionCoefficients', 2,...
'ShowProgressBar', true);
```
这段脚本展示了怎样读入一系列带有已知几何结构的目标物影像资料,并从中获取必要的测量值以供后续分析之用。注意这里的`estimateCameraParameters()`函数来自官方提供的Calibration Toolbox,它实现了经典的Zhang's Method即所谓的“张正友”方案[^5]。
#### 结果评估
最后一步是对所得模型的有效性和准确性做出评价。这包括但不限于观察重投影误差分布情况、比较原始视图同重建版本之间的差异等方面的工作。
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