张正友标定法matlab代码

这里提供一个简单的张正友标定法的matlab代码示例： ``` % 读取标定板图片 imageFileNames = {'image1.jpg','image2.jpg','image3.jpg','image4.jpg','image5.jpg','image6.jpg','image7.jpg','image8.jpg','image9.jpg','image10.jpg'}; imagePoints = []; worldPoints = generateCheckerboardPoints([6 8], 20); for i = 1:numel(imageFileNames) I = imread(imageFileNames{i}); grayImage = rgb2gray(I); % 检测棋盘角点 [imagePoints(:,:,i), boardSize] = detectCheckerboardPoints(grayImage); end % 计算相机内参和畸变系数 [cameraParams, ~, ~, ~] = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints); % 显示标定结果 figure; showReprojectionErrors(cameraParams); title('Reprojection Errors'); figure; showExtrinsics(cameraParams); ``` 其中`generateCheckerboardPoints([6 8], 20)`为生成棋盘格角点函数，可根据实际情况修改。 运行上述代码后，会得到内参和畸变系数，以及重投影误差和外参的可视化结果。通过这些结果可以评估标定的效果和相机的几何特性。

### 张正友相机标定法 MATLAB 实现 #### 使用MATLAB内置工具箱进行张正友标定 对于希望利用MATLAB自带功能完成张正友相机标定的用户而言，可以借助`Camera Calibrator`应用程序来进行操作[^2]。此应用允许使用者通过图形界面轻松导入棋盘格图案的照片集，并设置每格的实际尺寸（例如15毫米），从而简化了整个过程。 - **启动 Camera Calibrator** 打开MATLAB并输入命令 `cameraCalibrator` 启动该应用程序。 - **配置畸变模型** 用户可以根据需求选择不同的径向失真系数数量以及是否启用切向失真校正选项。如果选择了三个径向失真项，则应勾选 "3 Coefficients"; 若仅需考虑前两个，则保持默认即可。同样地，当涉及到镜头可能存在的横向位移影响时，可激活"Tangential Distortion"复选框以包含额外参数 p₁ 和 p₂ 的估计。 - **优化与验证** 应用程序提供了直观的方式让用户识别哪些图像可能导致较大的重投影误差，并给予机会手动排除这些异常样本以便获得更精确的结果。一旦满意于当前设定下的性能表现，就可以继续执行下一步——导出内参矩阵K及其他必要的矫正因子至工作空间中供后续处理调用。 #### 自定义张正友标定算法实现 除了上述基于GUI的方法外，下面给出一段更为底层的手写版张正友标定流程示例代码： ```matlab % 加载所需函数包 addpath('https://gitcode.com/open-source-toolkit/d45d3'); % 添加外部库路径 % 定义已知世界坐标系下角点位置 (单位:mm) worldPoints = generateWorldPoints([8,6], 0.015); % 获取所有图片文件名列表 imageFiles = dir(fullfile(folderPath,'*.jpg')); % 初始化存储容器用于保存检测到的对象点和对应像素坐标 objpoints = cell(length(imageFiles), 1); imgpoints = cell(length(imageFiles), 1); for i=1:length(imageFiles) img = imread(imageFiles(i).name); % 查找棋盘格模式内的角点 [foundCorners, cornersDetected] = detectCheckerboardPoints(imgSize,[8,6]); if foundCorners objpoints{i} = worldPoints; imgpoints{i} = cornersDetected; % 绘制找到的关键特征点作为可视化反馈 figure; imshow(img); hold on; plot(cornersDetected(:,1),cornersDetected(:,2),'r*'); end end % 进行实际的摄像机内部参数求解 [imageSize, cameraParams] = estimateCameraParameters(objpoints,imgpoints); disp(cameraParams.IntrinsicMatrix); % 显示内参矩阵 ``` 这段脚本展示了如何读取一系列含有标准测试图样的照片，提取其中特定几何结构的信息，进而运用最小二乘拟合技术推算目标设备固有的光学属性集合。值得注意的是，在这里假设读者已经具备了一定量关于计算机视觉基础知识的理解能力，比如理解什么是单应变换关系、本质矩阵等概念。