深度强化学习matlab代码相机标定

以下是使用深度强化学习进行相机标定的MATLAB代码示例：

% 设置相机参数
fx = 500; % x方向焦距
fy = 500; % y方向焦距
cx = 320; % x方向主点
cy = 240; % y方向主点
K = [fx, 0, cx; 0, fy, cy; 0, 0, 1]; % 相机内参矩阵

% 设置标定板参数
squareSize = 25; % 标定板方块大小
boardSize = [8, 6]; % 标定板内部方块数量

% 生成标定板角点坐标
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);

% 生成相机图像坐标
imagePoints = K * [eye(3), [0; 0; 0]] * [worldPoints, ones(size(worldPoints, 1), 1)]';

% 添加畸变
distCoeffs = [0.1, 0.01, 0.001, 0, 0]; % 畸变系数
imagePoints = distortPoints(imagePoints', K, distCoeffs)';

% 使用深度强化学习进行相机标定
[params, rmse] = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, 'NumRadialDistortionCoefficients', 3, 'EstimateTangentialDistortion', true, 'WorldUnits', 'mm');

% 输出标定结果
disp('相机内参矩阵：');
disp(params.IntrinsicMatrix');

disp('畸变系数：');
disp(params.RadialDistortion);
disp(params.TangentialDistortion);

disp('重投影误差（像素）：');
disp(rmse);

这段代码首先设置了相机参数和标定板参数，然后生成了标定板角点坐标和相机图像坐标，并添加了畸变。接着使用MATLAB内置的`estimateCameraParameters`函数进行相机标定，并输出了标定结果。