张正友标定 matlab

<think>嗯，用户想知道如何在MATLAB中查看张正友标定法的标定结果。我之前整理过相关的引用资料，需要先看看这些引用里有没有相关信息。 引用1提到在MATLAB中使用Camera Calibrator进行标定，步骤包括打开app，添加图片，然后开始标定。完成后应该会有结果展示。引用2和4提到了Matlab工具箱和代码，可能涉及到如何导出参数。引用3提到了全流程，包括畸变参数和源代码解析，可能包含查看结果的方法。 首先，用户需要完成标定流程，生成结果。标定完成后，MATLAB应该会显示内参、外参、畸变系数等信息。可能需要指导用户如何查看这些参数，比如在标定工具界面点击相关按钮，或者导出到工作区后用命令查看。 另外，用户可能还想知道如何验证标定结果的准确性，比如重投影误差。引用里提到重投影误差是重要指标，应该要包含在结果里。同时，生成标定结果的报告或可视化图像也是常见的需求，比如显示畸变校正前后的对比图。 需要注意，MATLAB的标定工具可能自动生成这些结果，但用户可能需要具体的步骤指引，比如点击哪些按钮，如何导出数据，使用哪些命令。例如，在工具界面导出相机参数，然后在命令行输入`cameraParams.IntrinsicMatrix`查看内参矩阵。 还需要检查是否有遗漏的步骤，比如保存结果或如何进一步应用这些参数。用户可能不仅想知道查看方法，还想知道如何利用这些结果进行后续操作，比如校正图像。这时候需要引用中的代码示例，比如使用`undistortImage`函数。 总结回答的结构应该是分步骤的，先完成标定，然后通过界面或命令行查看参数，最后验证和应用结果。同时，相关问题可以涉及参数含义、误差分析、导出方法等，帮助用户深入理解。</think>### 如何查看张正友标定法在MATLAB中的标定结果 #### 步骤1：完成相机标定流程 1. 在MATLAB中打开**Camera Calibrator**工具： - 点击上方菜单栏的**APP** → 选择**Image Processing and Computer Vision** → 点击**Camera Calibrator**[^1]。 2. 导入标定棋盘图： - 选择至少10-20张不同角度的棋盘格图片，确保覆盖整个视野范围[^2]。 3. 设置棋盘格参数： - 输入棋盘格单格的物理尺寸（单位：毫米或米），例如$30 \times 30\text{mm}$[^3]。 4. 运行标定： - 点击**Calibrate**按钮，MATLAB会自动计算相机参数和畸变系数。 --- #### 步骤2：查看标定结果 1. **直接查看标定工具界面**： - 标定完成后，界面会显示以下关键参数： - **内参矩阵**（Intrinsic Matrix）：包含焦距$f_x, f_y$和主点$(u_0, v_0)$，格式为： $$ \begin{bmatrix} f_x & 0 & u_0 \\ 0 & f_y & v_0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$ - **畸变系数**：径向畸变$k_1, k_2$和切向畸变$p_1, p_2$。 - **重投影误差**：数值越小表示标定越精确（一般要求小于$0.5$像素）。 2. **导出参数到MATLAB工作区**： - 在Camera Calibrator界面点击**Export Camera Parameters**，将参数保存为`cameraParams`变量[^4]。 - 在命令行中查看具体参数： ```matlab cameraParams.IntrinsicMatrix % 查看内参矩阵 cameraParams.RadialDistortion % 查看径向畸变系数 cameraParams.TangentialDistortion % 查看切向畸变系数 ``` 3. **可视化标定结果**： - 在标定工具中点击**Show Undistorted Images**，对比原始图像与畸变校正后的图像。 - 使用代码生成标定报告： ```matlab showReprojectionErrors(cameraParams); % 显示重投影误差分布 viewExtrinsics(cameraParams); % 查看相机外参（姿态） ``` --- #### 步骤3：验证标定结果准确性 1. **重投影误差分析**： - 若平均重投影误差超过$0.5$像素，需检查标定图片质量或重新标定[^3]。 2. **应用参数进行图像校正**： ```matlab undistortedImage = undistortImage(originalImage, cameraParams); imshowpair(originalImage, undistortedImage, 'montage'); ``` ---

张正友标定算法是一种常用的相机标定方法，它可以通过拍摄不同位置的棋盘格图案来计算相机的内参和外参。在Matlab中，可以使用Camera Calibration Toolbox for Matlab来实现该算法。具体步骤如下： 1. 下载并安装Camera Calibration Toolbox for Matlab。 2. 拍摄至少20张包含棋盘格的图片，并将这些图片保存在同一个文件夹中。 3. 运行Matlab，并在命令窗口中输入calib，打开标定工具箱。 4. 在标定工具箱中，选择“Load images”选项，选择保存棋盘格图片的文件夹，并设置棋盘格的大小。 5. 点击“Calibrate”按钮，进行相机标定。 6. 标定完成后，可以得到相机的内参和外参，以及标定误差等信息。