matlab沙姆相机标定

Matlab中的相机标定工具箱（Camera Calibration Toolbox）是一个用于相机标定和图像校正的强大工具。其中，沙姆相机标定（Shahram Farsiu's Calibration Toolbox）是该工具箱中的一种标定方法。

沙姆相机标定方法是一种基于图像特征点的标定方法，它通过对已知世界坐标系下的特征点和相应的图像坐标进行匹配，从而估计相机的内参和外参。这个过程可以分为以下几个步骤：

1. 收集标定图像：使用已知世界坐标系下的特征点，拍摄一组标定图像。

2. 提取特征点：使用图像处理算法，如角点检测算法（如Harris角点检测算法）或SIFT算法，提取每张标定图像中的特征点。

3. 特征点匹配：将每张标定图像中提取到的特征点与其对应的已知世界坐标系下的特征点进行匹配。

4. 相机标定：使用沙姆相机标定方法，根据特征点的匹配结果，估计相机的内参和外参。内参包括焦距、主点位置等相机固有参数，外参包括相机在世界坐标系下的旋转和平移。

Matlab中的相机标定工具箱提供了一系列函数来实现这些步骤，包括图像特征提取函数、特征点匹配函数和相机标定函数等。你可以按照以下步骤使用Matlab进行沙姆相机标定：

1. 安装并加载相机标定工具箱：在Matlab中安装并加载相机标定工具箱。

2. 收集标定图像：准备一组已知世界坐标系下的特征点，并拍摄一组标定图像。

3. 提取特征点：使用相机标定工具箱中的函数，提取每张标定图像中的特征点。

4. 特征点匹配：将每张标定图像中提取到的特征点与其对应的已知世界坐标系下的特征点进行匹配。

5. 相机标定：使用相机标定工具箱中的函数，根据特征点的匹配结果，估计相机的内参和外参。

6. 图像校正：使用相机标定工具箱中的函数，对其他图像进行校正，以消除图像畸变。