单图相机标定与内外参数计算的Matlab程序

相机标定是计算机视觉领域的一个重要环节，它旨在确定相机的内部特性和外部位置，以便对相机拍摄的图像进行校正，从而获得更准确的三维世界信息。 在描述中提到，程序包含一个主脚本文件和若干函数文件。主脚本文件名为'myCameraCalibration'，它执行的主要功能是读取棋盘格图像，并通过分析图像上的特征点（棋盘格的角点）来计算它们在图像坐标系中的位置，以及在世界坐标系中的对应位置。通过对这些对应点的分析，可以使用线性方法来估计相机的内在参数，这些参数描述了相机的内部特性，如焦距、主点坐标、镜头畸变系数等。同时，程序还能够计算出相机相对于世界坐标系的外在参数，即相机的位置和朝向。 该程序运用了向量分解方法来处理图像数据，这是一种数学方法，通过将复杂问题分解为更小、更易于管理的部分来简化计算过程。这种方法对于处理大规模数据集特别有效，同时也能够提高计算的准确性。 单目相机标定算法通常包括以下步骤： 1. 准备标定物体：标定物体通常是一个已知几何尺寸和形状的物体，例如棋盘格，它为计算提供了一个已知的参考平面。 2. 拍摄标定图像：使用相机在不同的角度和距离拍摄标定物体的多个图像。 3. 检测特征点：在所拍摄的图像中，检测出标定物体的关键特征点，对于棋盘格而言，即检测出每个格子角点的像素坐标。 4. 计算内外参数：使用检测到的图像坐标和已知的世界坐标来计算相机的内在参数和外在参数。 5. 校正畸变：利用计算得到的参数对相机拍摄的图像进行畸变校正。 在Matlab环境下，这样的程序可以利用Matlab提供的图像处理和计算工具箱，使用内置函数和自定义函数相结合的方式来实现上述步骤。通过Matlab的强大数值计算能力和丰富的函数库，可以高效地完成图像读取、特征点检测、参数求解和图像校正等操作。 该工具对于研究和工业应用都是有价值的，因为它提供了一种快速、简便的标定方法，能够帮助开发者和研究人员提高图像处理任务的精确度，从而在三维重建、机器人导航、增强现实等领域中获得更加准确的视觉信息。"