鱼眼相机标定matlab

### 鱼眼相机标定在MATLAB中的实现 鱼眼相机由于其独特的光学特性，通常会产生较大的径向畸变。因此，在使用MATLAB进行鱼眼相机标定的过程中，需要特别注意处理这种畸变。以下是一个详细的说明以及代码示例[^1]。 #### 1. MATLAB鱼眼相机标定工具箱 MATLAB提供了专门的鱼眼相机标定工具箱（Fisheye Calibrator App），可以用于处理鱼眼镜头的大畸变问题。该工具箱能够估计相机内参和外参，并校正图像畸变。与传统相机标定不同，鱼眼相机模型采用了一个更复杂的畸变模型，包括多项式形式的径向畸变系数。 #### 2. 数据准备 为了进行鱼眼相机标定，需要拍摄一系列包含棋盘格图案的图像。这些图像应覆盖相机视野的不同部分，以确保标定结果的准确性。此外，对于鱼眼镜头，可能需要手动提取角点，尤其是在畸变严重的情况下。 #### 3. 标定步骤 以下是使用MATLAB进行鱼眼相机标定的主要步骤： - **加载图像**：将拍摄的棋盘格图像加载到MATLAB中。 - **检测角点**：使用`detectCheckerboardPoints`函数自动检测棋盘格角点。如果自动检测失败，可以使用`manual_corner_extraction.m`脚本手动提取角点[^1]。 - **生成世界坐标**：为每个棋盘格图像生成对应的世界坐标。 - **执行标定**：调用`fisheyeCalibrate`函数进行标定。 - **评估结果**：检查重投影误差，确保标定结果的准确性。 #### 4. 示例代码 以下是一个完整的MATLAB代码示例，展示如何进行鱼眼相机标定： ```matlab % 加载图像文件 imageFiles = imageDatastore('path_to_images', 'IncludeSubfolders', true, 'FileExtensions', '.jpg'); % 棋盘格尺寸 boardSize = [6, 8]; % 内部角点数 % 自动检测角点 [imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFiles.Files); % 生成世界坐标 squareSize = 25; % 棋盘格方块大小（单位：毫米） worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); % 执行鱼眼相机标定 [params, errors, ~, ~] = fisheyeCalibrate(imagePoints, worldPoints, boardSize, ... 'ImageSize', size(imread(imageFiles.Files{1}))); % 显示标定结果 disp('内参矩阵:'); disp(params.IntrinsicMatrix); disp('畸变系数:'); disp(params.DistortionCoefficients); % 畸变校正示例 I = imread(imageFiles.Files{1}); J = undistortFisheyeImage(I, params); imshowpair(I, J, 'montage'); ``` #### 5. 注意事项 - 如果自动角点检测失败，可以尝试调整棋盘格参数或使用手动提取工具。 - 鱼眼相机标定需要更多的图像来覆盖整个视野，以获得更准确的结果。 - 在某些情况下，可能需要对焦距、畸变系数等参数进行进一步优化。 ---