MATLAB相机标定与Tsai算法实现源代码发布

在现代计算机视觉和图像处理领域，相机标定是一项基础且重要的技术。它主要用于估计相机的内部参数（焦距、主点等）和外部参数（旋转、平移），这对于3D重建、视觉测量、机器人导航等应用至关重要。相机标定技术的核心目的是建立一个精确的模型，将物理世界中的3D点映射到相机的2D图像平面上。 本次分享的资源是一套使用MATLAB实现的相机标定工具包，特别采用的是Tsai算法。Tsai算法是一种广为人知的两阶段相机标定方法，该方法首先在1987年由Tsai提出，因其算法的稳定性和较高的标定精度而被广泛应用于工业界。 Tsai算法相较于其他标定方法，如张正友标定法，具有以下特点： 1. Tsai算法在标定过程中考虑了镜头畸变的影响，因此标定结果更加精确。 2. 该算法可以独立处理每一幅标定图像，从而能够容忍部分图像质量不佳的情况。 3. Tsai算法通过引入更多的控制点来提高标定的精度，并且对于相机的内外参数估计提供了更多的约束，增强了解算的稳定性。 4. 算法通常需要先进行一个粗略标定，然后在粗略标定的基础上进行精细标定。 在MATLAB实现中，Tsai算法的程序通常包括以下模块： - 图像采集模块：负责获取用于标定的多幅图像，这些图像中包含了已知几何特性的标定物（如棋盘格）。 - 特征提取模块：用于检测图像中控制点的位置，如棋盘格的角点。 - 参数初始化模块：根据控制点的位置计算出相机的初始参数。 - 参数优化模块：利用非线性优化技术对相机参数进行精确求解，常见的优化方法包括最小二乘法和Levenberg-Marquardt算法。 - 畸变校正模块：对检测到的控制点进行畸变校正，提高标定的精度。 - 结果验证模块：验证标定结果的准确性，通常通过计算重投影误差来进行。 Tsai算法的MATLAB实现可以为用户提供一个可视化的交互界面，方便用户上传标定图像、设定控制点、查看标定结果等。此外，程序代码的开放性使得用户能够根据自己的需求对代码进行修改和扩展。 相机标定的结果通常包括以下几组参数： - 内部参数：焦距(fx, fy)、主点坐标(cx, cy)、镜头畸变系数(k1, k2, ... pn)等。 - 外部参数：相机相对于世界坐标系的位置(旋转矩阵R和平移向量T)。 - 其他可能的参数：镜头畸变模型、像元大小等。 掌握Tsai算法和MATLAB相机标定工具包的使用，对于工程师和研究人员来说，是进行后续视觉算法开发和实际应用的基础。这些工具箱的掌握可以帮助他们更好地理解相机的成像过程，为从二维图像到三维世界的转换提供精确的数据支持。