matlab 相机标定内参外参
时间: 2025-01-30 19:31:26 浏览: 57
### MATLAB 相机标定获取内参数和外参数的方法
#### 准备工作
在进行相机标定时,准备阶段非常重要。需要一系列带有棋盘格图案的照片作为输入数据。这些照片应覆盖不同的视角和距离,以便更精确地估计相机的参数。
#### 创建 `cameraCalibrator` 应用程序实例
MATLAB 提供了一个图形界面应用程序来简化这一过程:
```matlab
% 打开相机标定器应用
cameraCalibrator
```
此命令会启动交互式的校准工具,在其中可以加载图像集并执行整个流程[^1]。
#### 加载图像序列
通过该应用程序导入预先拍摄好的包含棋盘模式的目标物图片集合。确保每张图都清晰可见完整的网格结构以利于后续处理步骤的成功完成。
#### 自动检测角点位置
一旦所有必要的视图被加入项目之后,软件能够自动识别出各个角落的位置信息,并基于它们计算初步的结果预览。
#### 计算内部参数 (Intrinsic Parameters)
经过上述操作后,系统将给出如下几个重要的内在属性描述符:
- **焦距** (`Focal Length`):表示光学系统的聚焦能力;
- **主点偏移量**(Principal Point Offset, \(u_0\),\(v_0\)) :即光轴穿过感光面的具体交点坐标;
- **径向失真系数**(Radial Distortion Coefficients) 和切向失真系数(Tangential Distortion Coefficients),用来修正镜头造成的几何形变影响[^3]。
对于单目摄像设备而言,其固有的特性决定了只需要关注以上提到过的这几个方面即可充分表征自身的成像特点。
#### 获取外部参数 (Extrinsic Parameters)
除了前述那些反映硬件本身特性的数值之外,还有两组额外的数据用于定义场景内的相对位姿关系——也就是常说的姿态矩阵(Rotation Matrix R)和平移矢量(Translation Vector T)。这两者共同作用下实现了从三维空间到二维投影平面之间的转换映射功能[^4]。
当涉及到多台装置协同作业的情况时,则需进一步考虑彼此间的配准问题。此时可借助于特定函数如 `estimateWorldCameraPose()` 或者查阅官方文档中有关立体视觉部分的内容来进行深入学习[^2]。
#### 验证精度与调整优化
最后一步是对所得模型的有效性和准确性做出评估。这通常涉及重新投射一些测试样本回原图上查看匹配程度如何;如果发现误差较大则可能要返回去增加更多样本来改进拟合质量直至满意为止。
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