用matlab完成相机标定

相机标定是通过对摄像机内外参数的矫正来提高图像的几何精度和质量。在MATLAB中，可以使用Computer Vision Toolbox来完成相机标定。

以下是相机标定的步骤：

1. 收集标定图像：在不同角度和位置下拍摄至少10张具有不同角度和位置的标定图像。

2. 图像预处理：将每张图像进行灰度处理，并使用CornerDetector函数检测图像中的角点。

3. 标定参数计算：使用estimateCameraParameters函数计算相机的内部参数和外部参数。

4. 评估标定结果：使用Camera Calibration Toolbox中的evaluateReprojectionErrors函数计算重投影误差，以评估标定结果的质量。

下面是MATLAB代码示例：

% 读取标定图像
images = imageDatastore('calibration_images');

% 检测角点
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(images.Files);

% 设置标定板参数
squareSize = 25; % 每个方格的大小（毫米）
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);

% 标定相机
[params, ~, errors] = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);

% 评估标定结果
meanError = mean(errors);
disp(['Mean reprojection error: ', num2str(meanError), ' pixels']);

% 显示标定结果
figure;
showExtrinsics(params, 'CameraCentric');

这里假设标定图像已经存储在一个名为"calibration_images"的文件夹中。函数"estimateCameraParameters"将计算相机的内部参数和外部参数。最后，使用"showExtrinsics"函数显示标定结果。