MATLAB 单目相机 棋盘格 标定 代码
时间: 2023-09-29 19:03:04 浏览: 87
以下是一个简单的MATLAB单目相机棋盘格标定的代码示例:
```matlab
%% 相机标定
% 1. 读取图像
images = imageDatastore('calibration_images'); % 标定图片所在文件夹
[imagePoints,boardSize] = detectCheckerboardPoints(images.Files);
% 2. 生成世界坐标系下的坐标
squareSize = 30; % 棋盘格方块大小,单位为毫米
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
% 3. 标定相机
cameraParams = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);
% 4. 显示标定结果
figure; showReprojectionErrors(cameraParams); % 显示重投影误差
figure; showExtrinsics(cameraParams); % 显示外参参数
% 5. 保存标定结果
save cameraParams cameraParams;
```
这段代码包含了以下步骤:
1. 读取标定图片并检测棋盘格角点。
2. 生成棋盘格在世界坐标系下的坐标。
3. 使用角点和世界坐标系下的坐标进行相机标定。
4. 显示标定结果,包括重投影误差和外参参数。
5. 保存标定结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要更多的定制和优化。
相关问题
matlab的单目相机标定
对于单目相机标定,MATLAB提供了一个功能强大的工具箱——相机标定工具箱(Camera Calibration Toolbox)。以下是一般的步骤:
1. 收集图像:使用相机拍摄一系列的棋盘格图像,确保覆盖不同的角度和距离。
2. 棋盘格打印:打印一张棋盘格,并确保其精确度。在标定过程中,棋盘格用于提供已知尺寸。
3. 安装相机标定工具箱:在MATLAB中安装并加载相机标定工具箱。
4. 创建相机对象:使用相机标定工具箱创建一个相机对象,该对象将包含标定所需的所有信息。
5. 标定图像:使用相机对象和棋盘格图像进行标定。该过程将分析图像中的棋盘格,并计算相机参数。
6. 评估结果:评估标定结果的准确性。可以检查重投影误差以及其他指标来评估标定质量。
7. 应用标定结果:使用标定结果对图像进行校正或进行其他相机相关的计算。
请注意,在每个步骤中,相机标定工具箱提供了详细的函数和文档,以帮助您完成标定过程。你可以参考MATLAB官方文档或者搜索一些实际案例来更加具体地了解如何使用相机标定工具箱进行单目相机标定。
matlab中如何对单目相机进行手眼标定
在MATLAB中对单目相机进行手眼标定,可以使用Robotics System Toolbox中的`handeye`函数来实现。
该函数需要两组数据,分别是机器人末端执行器的位姿(手)和相机的位姿(眼)。一般需要在手和眼之间放置一个标定板,用于获取位姿数据。
具体步骤如下:
1. 准备标定板,在标定板上绘制一些已知的标记点,例如棋盘格。
2. 将相机对准标定板,拍摄多张图片,保证标记点在不同的位置和角度下都能够被拍摄到。
3. 使用MATLAB中的`cameraCalibrator`函数进行相机内参标定,并将结果保存到一个文件中。
4. 使用标记点的像素坐标和相机内参,通过MATLAB中的`estimateWorldCameraPose`函数计算出相机的位姿。
5. 在机器人末端执行器上安装一个相机,通过机器人控制器控制机器人执行器移动到不同的位置和角度,并记录末端执行器的位姿。
6. 将步骤4和5获取到的位姿数据输入到MATLAB中的`handeye`函数中进行标定。
7. 标定完成后,可以通过MATLAB中的`validateHandeye`函数验证标定结果的准确性。
注意:手眼标定需要保证手和眼之间的刚性变换(机器人末端执行器和相机之间不会发生形变),因此在进行手眼标定时,需要保证机器人末端执行器和相机之间的相对位置和姿态不发生改变。
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