相机标定matlab代码

以下是相机标定的Matlab代码示例：

% 读入标定板图像
imageDir = fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata', 'calibration', 'slr');
images = imageDatastore(imageDir);

% 定义标定板的大小和间距
squareSize = 20; % 每个棋盘格的边长（毫米）
boardSize = [8, 6]; % 每行每列的棋盘格数量

% 从图像中提取棋盘格角点
[imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(images.Files, boardSize);

% 生成世界坐标系下的棋盘格角点坐标矩阵
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);

% 标定相机
cameraParams = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);

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

这段代码的作用是从一组棋盘格图像中提取角点，生成世界坐标系下的棋盘格角点坐标矩阵，并使用这些数据进行相机标定。最后，代码显示标定的结果和相机的外部参数。

相关问题

张正友相机标定 matlab代码

张正友（Zhang-Zheng You）相机标定是一种常用的方法，用于估计摄像头的内参矩阵（包括焦距、光心位置等）以及外参矩阵（旋转和平移）。在MATLAB中，可以使用开源库如"camera calibration toolbox"或者自编码的代码来完成这个过程。以下是一个简单的步骤概述：

1. 导入图像数据集：首先需要一组包含棋盘格图案的图片，这些照片应尽可能覆盖到摄像机的不同视角。

2. 视频采集：如果是视频数据，需要逐帧抓取图像。

3. 棋盘格检测：利用MATLAB的`cornersSubpix`函数找到每个图像中的棋盘格角点。

4. 初始化参数：创建一个相机参数结构体，通常包含内参矩阵（如`cameraMatrix`），畸变系数（如`distCoeffs`），以及一些其他辅助变量。

5. 进行标定：使用`estimateCameraParameters`函数，输入检测到的角点集合和棋盘格的尺寸，通过最小化误差来估计相机参数。

% 假设imagePoints和objectPoints分别是角点集合和棋盘格点的位置数组
[ret, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs] = estimateCameraParameters(objectPoints, imagePoints);

6. 验证和优化：检查标定结果是否合理，例如通过重新投影角点并查看其与实际检测结果的差异。如果有必要，可以使用迭代优化算法进一步调整参数。

7. 应用校准后的参数：在处理新图像或视频时，先对图像进行纠正畸变，再进行透视转换或三维重建。

如果你需要具体的MATLAB代码示例，可以参考Matlab官方文档或者在线教程，比如Calibration and 3D Reconstruction的章节。

单目相机标定matlab代码

### 单目相机标定MATLAB代码

对于单目相机的标定，在MATLAB中可以通过内置函数实现这一过程。下面提供一段典型的单目相机标定代码示例：

% 加载图像文件名列表
imageFiles = dir('images\*.jpg'); % 假设图片存储于当前目录下的images子文件夹内

% 定义棋盘格尺寸（宽度和高度方向上的角点数）
chessboardSize = [8, 6]; 

% 准备对象点，像真实世界中的坐标一样，例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)
objectPoints = cell(length(imageFiles), 1);
imagePoints = cell(length(imageFiles), 1);

objp = zeros(chessboardSize(2)*chessboardSize(1),3); 
[objp(:,1:2)] = meshgrid(1:chessboardSize(1), 1:chessboardSize(2));
objp = objp(:,:)-1; % 调整起点至零

for i = 1:length(imageFiles)
    img = imread(fullfile(imageFiles(i).folder, imageFiles(i).name));

    grayImg = rgb2gray(img);
    
    % 查找棋盘格角点
    [cornersFound, corners] = detectCheckerboardPoints(grayImg);

    if ~isempty(corners)
        objectPoints{i} = objp;
        imagePoints{i} = corners;

        % 可视化检测到的角点
        I = insertMarker(img,corners,'.');
        imshow(I);
        title(['Image ', int2str(i)]);
        drawnow();
    end
end

% 执行相机标定
[imageSize, cameraParams] = estimateCameraParameters(imagePoints, objectPoints);

disp(cameraParams.IntrinsicMatrix); % 显示内在矩阵
disp(cameraParams.RMSError);       % 显示重投影误差

上述代码实现了基本的单目相机标定流程，包括读取一系列含有棋盘图案的照片、查找这些照片里的角点位置以及最终计算出相机内外参等重要参数[^1]。