matlab倾斜双目相机外参标定
时间: 2023-09-22 21:05:16 浏览: 74
你可以使用MATLAB中的Computer Vision Toolbox来进行倾斜双目相机的外参标定。下面是一个简单的步骤:
1. 收集标定板图像:使用倾斜双目相机拍摄多个标定板图像,确保标定板在不同位置和姿态下都可见。
2. 检测标定板角点:使用角点检测算法(如Harris角点检测)在每个标定板图像中检测角点。
3. 识别对应角点:在所有标定板图像中,对应每个角点进行匹配,以建立角点之间的对应关系。
4. 计算内参:使用单目相机标定方法计算每个相机的内参,包括相机的焦距和光心坐标。
5. 计算相对旋转和平移:使用角点的对应关系和每个相机的内参计算相机之间的相对旋转矩阵和平移向量。
6. 计算外参:使用Levenberg-Marquardt优化算法或其他非线性优化方法,将相对旋转和平移转换为绝对旋转和平移。
MATLAB提供了一个方便的函数`stereoParameters`,可以实现上述步骤中的大部分计算。可以参考MATLAB官方文档中关于双目相机标定的示例代码和函数说明来完成标定过程。
希望对你有所帮助!
相关问题
matlab相机标定外参
在Matlab中进行相机标定,可以获取相机的内参和外参。内参包括相机的焦距、主点坐标和畸变系数等信息,而外参则包括相机的旋转矩阵和平移矩阵。
要获取相机的外参,首先需要进行相机标定,包括单目相机标定和双目相机标定两种情况。在单目相机标定中,可以通过选择图像文件夹和设置标定板的大小来进行标定。标定完成后,可以保存相机参数,其中包括相机的内参和旋转矩阵、平移矩阵等外参信息。
在双目相机标定中,需要导入左右相机的图片,并设置畸变参数。标定完成后,同样可以保存相机参数,包括左右相机的内参和旋转矩阵、平移矩阵等外参信息。
需要注意的是,保存的相机参数中,旋转矩阵表示的是相对于一个基准相机的旋转矩阵。若想获得其他参数矩阵,可以使用OpenCV中的stereoRectify函数。
综上所述,通过Matlab进行相机标定后,可以获取相机的内参和外参,外参包括旋转矩阵和平移矩阵。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [(一)Matlab工具箱标定单目相机(超详细)](https://blog.csdn.net/weixin_43159148/article/details/97760135)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [使用Matlab做相机标定(获取相机的内外参数矩阵)](https://blog.csdn.net/weixin_45718019/article/details/105823053)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
matlab2018双目相机标定
双目相机标定是指通过对左右两个摄像机的内外参数进行标定,从而得到两个摄像机之间的相对位置和姿态关系,以便进行立体视觉测量。在Matlab中,可以使用Computer Vision Toolbox中的stereoCameraCalibrator函数进行双目相机标定。
具体步骤如下:
1. 准备标定板:使用标定板(如棋盘格)进行标定,需要保证标定板在左右两个摄像机的视野中都能够被看到,并且标定板的大小、形状、格子数等参数需要提前确定好。
2. 拍摄标定图像:在不同的位置、角度、距离下拍摄多组标定图像,保证左右两个摄像机都能够看到标定板,并且标定板在不同的位置、角度、距离下都能够被看到。
3. 运行stereoCameraCalibrator函数:将拍摄的标定图像导入Matlab中,运行stereoCameraCalibrator函数进行标定。该函数会自动检测标定板的角点,并计算出左右两个摄像机的内外参数以及相对位置和姿态关系。
4. 评估标定结果:可以使用stereoCameraCalibrator中的“Show Reprojection Errors”功能来评估标定结果的准确性。如果标定结果不理想,可以重新拍摄标定图像或者调整标定板的参数。