% 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); 添加代码需求 输出每张照片角点提取后的结果

可以使用以下代码输出每张照片角点提取后的结果：

[imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);
for i = 1:numel(imagesUsed)
    if imagesUsed(i)
        fprintf('Image %d: \n', i);
        disp(imagePoints(:,:,i));
    else
        fprintf('Image %d: Not used\n', i);
    end
end

其中，`imagesUsed` 是一个逻辑数组，表示每张照片是否被成功用于角点提取。`disp(imagePoints(:,:,i))` 输出第 i 张照片的角点坐标。

相关问题

% 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

可以使用Matlab自带的函数showExtractionErrors来显示每张图片的角点提取结果，具体代码如下：

% 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, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);

% 显示角点提取结果，使用Matlab自带的函数showExtractionErrors
showExtractionErrors(imageFileNames, imagesUsed, imagePoints);

其中，imagesUsed表示哪些图片的角点被成功提取出来了，imagePoints是一个cell数组，其中每个元素表示一张图片上提取出的角点位置。showExtractionErrors函数会将每张图片上提取出的角点位置用红色的圆圈标出来，同时在图片下方显示提取误差和重复标记的信息。

matlab内置棋盘格角点识别函数所使用的方法

### 回答1：
Matlab内置棋盘格角点识别函数使用的方法是基于计算机视觉技术的。它利用摄像机图像中的棋盘格模式来确定图像的扭曲程度和相机参数。

该函数使用的方法主要分为以下三个步骤：

第一步是棋盘格的检测。棋盘格是指由黑色和白色方块交替组成的格子。该函数可以自动检测图像中是否存在棋盘格，并计算出每个方格的大小。

第二步是角点的定位。通过计算棋盘格的变化率，该函数可以精确定位每个角点的位置和坐标。定位精度通常可以达到亚像素级别。

第三步是相机参数的计算。通过对角点的位置和坐标进行计算，该函数可以计算出相机的内部参数和外部参数。内部参数包括焦距和像素间距等，而外部参数包括相机的位置和方向等。

总的来说，Matlab内置棋盘格角点识别函数使用的方法是非常高效、准确的，能够在相机标定和图像处理等领域得到广泛的应用。

### 回答2：
Matlab内置棋盘格角点识别函数主要使用图像处理和计算机视觉技术实现。

首先，该函数会读取输入图像，并对其进行灰度化处理，以便更好地提取图像中的特征点。

接着，该函数会对图像进行角点检测，常用的检测算法有Harris角点检测算法、Shi-Tomasi角点检测算法等。这些算法都能够对图像中的角点进行较好的检测与定位。

在得到角点位置信息后，该函数会对这些角点进行筛选和排序。通常情况下，程序会根据棋盘格的行列数目进行细分，并筛选出位于棋盘格交点处的角点，这些角点被认为是最有可能的棋盘格角点。

最后，该函数会对所选定的角点进行精确定位，并输出棋盘格角点的坐标位置。这些位置信息可以作为后续图像处理和计算机视觉应用的数据基础。

总之，Matlab内置的棋盘格角点识别函数使用了多种图像处理和计算机视觉技术，能够快速、准确地提取棋盘格角点位置信息。