matlab矩形检测，摄像机畸变矫正

### Matlab 中的矩形检测与摄像机畸变矫正

#### 矩形检测方法

在 MATLAB 中，可以使用边缘检测和霍夫变换来识别图像中的矩形。以下是具体的实现方式：

% 读取图像并将其转换为灰度图
I = imread('image.jpg');
grayImage = rgb2gray(I);

% 使用 Canny 边缘检测算法找到边界
edges = edge(grayImage, 'Canny');

% 应用形态学操作填充间隙
se90 = strel('line', 3, 90);
se0 = strel('line', 3, 0);
edgeFill = imclose(edges, se90 | se0);

% 查找轮廓
contours = bwboundaries(edgeFill, 'noholes');

% 过滤出四边形轮廓作为候选矩形
rectangles = [];
for k = 1:length(contours)
    boundary = contours{k};
    if length(boundary) >= 4 % 至少有四个顶点
        rectangleApproximation = fitRectangle(boundary); % 自定义函数fitRectangle用于拟合矩形
        rectangles{end+1} = rectangleApproximation;
    end
end

function rect = fitRectangle(points)
    % 实现最小二乘法或其他适合的方法来近似矩形
    % ...
end

这段代码展示了如何加载一张彩色图片，转成灰度模式后应用 Canny 边缘检测器寻找物体边界，并尝试从中提取可能存在的矩形形状。

#### 摄像机畸变矫正方法

为了纠正由镜头引起的失真，在 MATLAB 中可采用 `undistortImages` 函数来进行自动化的校正过程。在此之前，通常需要先获得相机内参矩阵（焦距、主点位置）及径向/切向畸变系数等参数。这可以通过棋盘格图案配合 `cameraCalibrator` App 或者命令行接口完成标定工作[^2]。

一旦有了上述必要的参数集，则可以直接调用如下所示的一段简单程序片段执行去畸变操作：

% 加载已知的内在参数文件
load('calibrationParameters.mat'); 

% 对原始图像实施去畸变处理
correctedImage = undistortImage(imread('distorted_image.png'), cameraParams);

imshowpair(distortedImage, correctedImage,'montage')
title(['Original (Left), Undistorted Image (Right)']);

这里假设已经有一个名为 `calibrationParameters.mat` 的数据包包含了之前通过标定得到的各种必要参数；而待修正的照片则被命名为 `distorted_image.png`.