相机标定数据集MATLAB

相机标定数据集
对于相机标定，常用的数据集可以从多个来源获取。GDCM项目提供了一个样本数据集，其中包含了可用于测试和验证医学图像处理算法的数据[^1]。然而，针对通用相机标定的任务，更常见的选择是从专门设计用于此目的的数据集中选取。
一个广泛使用的资源是由Jean-Yves Bouguet开发的MATLAB Camera Calibration Toolbox，该工具箱不仅提供了执行相机内参外参估计所需的函数库，还附带了一些示例图片作为校准板模式的不同视角拍摄结果，这些可以充当有效的标定数据集[^4]。
另外，OpenCV官方文档也推荐了几种公开可用的标定图案及其对应的成像文件集合，尽管主要面向C++用户，但其原理同样适用于MATLAB环境下的实现[^5]。
MATLAB代码实例
下面是一个简单的MATLAB脚本例子，展示了如何利用内置功能来进行基本的单目相机内部参数计算：
% 加载棋盘格角点坐标
clear; clc;
images = imageDatastore('path_to_images', 'IncludeSubfolders', true, 'FileExtensions', {'.jpg','.png'});
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(images.Files);
squareSize = 29; % 单位毫米
worldPoints = generateCheckerboardCorners(boardSize)*squareSize;

% 执行标定过程
camParams = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);

% 显示结果
figure; showExtrinsics(camParams); title('Estimated Extrinsics');
disp('Intrinsic matrix:');
disp(camParams.Intrinsics.IntrinsicMatrix);
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上述代码片段假设存在一系列包含标准尺寸棋盘格模板的照片存储于指定路径下，并通过detectCheckerboardPoints()自动检测特征点位置来完成整个流程[^6]。
资源链接
除了上述提到的具体方法之外，MathWorks官网本身就是一个极佳的学习平台，在这里能够找到更多关于视觉系统的教程和技术文章，帮助深入理解并掌握相机模型及其实现细节[^7]。