matlab进行相机标定输出mat文件

时间: 2024-01-14 14:04:08 浏览: 148
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相机标定 matlab

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在 Matlab 中,可以使用 `cameraCalibrator` 应用程序进行相机标定,并使用 `save` 函数将标定结果保存到 `.mat` 文件中。相机标定的步骤如下: 1. 准备标定板 在进行相机标定前,需要准备一个标定板,用于从不同角度拍摄图像来计算相机内参和畸变系数。标定板可以自己制作,也可以购买现成的。 2. 拍摄标定板图像 将标定板放在不同的位置和角度,拍摄一系列标定板图像。为了得到更好的标定结果,应该尽量覆盖相机视野内的所有区域,并尽量使标定板的姿态变化多样。 3. 运行相机标定程序 使用 `cameraCalibrator` 应用程序进行相机标定。在 Matlab 命令窗口中输入 `cameraCalibrator`,打开相机标定窗口,导入拍摄的标定图像,然后点击“Calibrate”按钮进行标定。 4. 保存标定结果 在标定完成后,可以将标定结果保存到 `.mat` 文件中,以便以后使用。在 Matlab 命令窗口中输入以下代码: ```matlab save('calibrationResults.mat', 'cameraParams'); ``` 其中,`cameraParams` 是相机标定程序返回的相机参数对象,包含相机内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等信息。将其保存到 `calibrationResults.mat` 文件中,以备以后使用。 需要注意的是,在进行相机标定时,应该尽可能使用多样化的图像进行标定,以得到更好的标定结果。此外,标定的精度也会受到标定板、相机镜头和标定程序等因素的影响。因此,在进行相机标定时,应该谨慎操作,以确保得到准确可靠的结果。
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% 拍摄标定板,使用单目相机拍摄10张.bmp类型的棋盘格图片 % 保证每张图片拍摄时相机的位置、角度、焦距等参数都不变 % 提取角点,使用Matlab自带的函数detectCheckerboardPoints,提取出每张图片上的棋盘格角点的位置 imageFileNames = {'01.bmp', '02.bmp', '03.bmp', ... '04.bmp', '05.bmp', '06.bmp', '07.bmp', ... '08.bmp', '09.bmp', '10.bmp'}; [imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); % 标定相机,使用Matlab自带的函数estimateCameraParameters,将每张图片上提取出的角点位置,作为输入,就可以得到相机的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T等参数 squareSize = 2; % 棋盘格尺寸为2mm*2mm worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ... 'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', false); % 评估标定结果,使用Matlab自带的函数showReprojectionErrors,可以显示出每张图片上提取出的角点位置与通过标定得到的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T计算出的角点位置之间的误差,以评估标定结果的准确性 showReprojectionErrors(params); % 输出标定结果 disp(params.IntrinsicMatrix); disp(params.RadialDistortion); disp(params.TangentialDistortion); disp(params.RotationMatrices); disp(params.TranslationVectors); % 保存相机内外参数为.mat文件 save('camera_params.mat', 'params'); 添加代码需求 输出每张图片的角点提取结果

% 拍摄标定板,使用单目相机拍摄10张.bmp类型的棋盘格图片 % 保证每张图片拍摄时相机的位置、角度、焦距等参数都不变 % 提取角点,使用Matlab自带的函数detectCheckerboardPoints,提取出每张图片上的棋盘格角点的位置 imageFileNames = {'01.bmp', '02.bmp', '03.bmp', ... '04.bmp', '05.bmp', '06.bmp', '07.bmp', ... '08.bmp', '09.bmp', '10.bmp'}; %[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); [imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); % 显示角点提取结果,使用Matlab自带的函数showExtractionErrors showExtractionErrors(imageFileNames, imagesUsed, imagePoints); % 标定相机,使用Matlab自带的函数estimateCameraParameters,将每张图片上提取出的角点位置,作为输入,就可以得到相机的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T等参数 squareSize = 2; % 棋盘格尺寸为2mm*2mm worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ... 'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', false); % 评估标定结果,使用Matlab自带的函数showReprojectionErrors,可以显示出每张图片上提取出的角点位置与通过标定得到的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T计算出的角点位置之间的误差,以评估标定结果的准确性 showReprojectionErrors(params); % 输出标定结果 disp(params.IntrinsicMatrix); disp(params.RadialDistortion); disp(params.TangentialDistortion); disp(params.RotationMatrices); disp(params.TranslationVectors); % 保存相机内外参数为.mat文件 save('camera_params.mat', 'params'); 修改代码使之可以识别showExtractionErrors()函数

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