matlab双目摄像头标定

可以使用Matlab中的Stereo Camera Calibrator App进行双目摄像头标定。该应用程序提供了一个图形用户界面，可以帮助用户捕获和处理图像，以获得双目摄像头的内部和外部参数。具体步骤可以参考Matlab官方文档。

相关问题

MATLAB双目相机标定

### 使用MATLAB进行双目相机标定

#### 准备工作
为了成功完成双目相机的标定，在开始之前需要准备一系列棋盘格图像。这些图像是由两个摄像头同步拍摄得到，用于后续处理中的角点检测和匹配。

#### 加载图像数据集并初始化变量
加载左、右摄像机所采集到的一组图片文件，并创建存储内参矩阵以及畸变系数的空间结构体对象[^1]：

% 定义路径至包含校准图案的照片目录下
imDir = 'path_to_images';

leftImages = imageDatastore(fullfile(imDir, 'left'));
rightImages = imageDatastore(fullfile(imDir, 'right'));

numPairs = length(leftImages.Files);

imagePoints = cell(numPairs, 1);
worldPoints = zeros(4*numPairs, 3); % 假设有四个交差点每张照片上可见

#### 获取世界坐标系下的三维点位置向量
定义实际物理尺寸单位长度（例如毫米），并通过循环遍历所有样本对来填充`worldPoints`数组[^2]:

squareSize = 29; % 单位:mm 正方形边长大小设定值

for i = 1:numPairs
    [~, cornersLeft] = detectCheckerboardPoints(readimage(leftImages,i));
    [~, cornersRight] = detectCheckerboardPoints(readimage(rightImages,i));

    imagePoints{i} = [cornersLeft; cornersRight];

    worldCorners = generateWorldCoordinates(cornersLeft, squareSize);
    startIdx = (i-1)*size(worldCorners, 1)+1;
    endIdx = i*size(worldCorners, 1);
    worldPoints(startIdx:endIdx,:) = worldCorners;
end

#### 执行单应性变换估计与参数优化过程
调用内置函数来进行内外部参数求解操作，同时计算重投影误差以评估模型拟合质量的好坏程度[^3]:

[imageSize, cameraParams] = estimateCameraParameters(imagePoints, ...
    worldPoints,'ImageSize',[height(width),width(height)],'InitialEstimate',[]);
stereoParams = stereoCalibrate(cameraParams.Left.IntrinsicMatrix,...
    cameraParams.Right.IntrinsicMatrix,cameraParams.RotationMatrices,...
    cameraParams.TranslationVectors,imageSize);
reprojectionErrors = extrinsicsToReprojections(stereoParams.RotationMatrices,...
    stereoParams.TranslationVectors,stereoParams.CameraIntrinsics);
disp(['平均重投影误差:', num2str(mean(reprojectionErrors))]);

上述代码片段展示了如何利用MATLAB工具箱实现完整的立体视觉系统的几何特性建模流程——从原始影像资料读取直至最终获得精确可靠的外方位元素描述信息为止。

matlab双目相机标定ubuntu

### 双目摄像头校准准备工作

为了在Ubuntu环境下使用Matlab进行双目摄像头校准，需准备一个标定板以及确认已连接好双目摄像头，并获取其设备号以便后续操作能够顺利调用该硬件资源[^1]。

### 安装MATLAB

确保已经在Ubuntu操作系统中成功安装了MATLAB软件。对于具体版本的选择可以根据个人需求决定，但建议选择较新版本以获得更好的兼容性和功能支持[^3]。

### 制作标准棋盘用于拍摄样本图像

在校准之前，需要制作一块标准尺寸的黑白相间棋盘图案作为参照物。此棋盘将被放置于不同位置和角度下由摄像机捕捉多张照片来收集数据集用于后续处理分析。注意记录所使用的实际物理尺寸单位长度（例如毫米），因为这会在之后配置过程中用到。

### 使用`stereoCameraCalibrator`应用程序执行立体视觉系统校正流程

启动MATLAB，在命令窗口键入`stereoCameraCalibrator`打开专门针对立体成像系统的图形界面版校正工具：

stereoCameraCalibrator

通过点击界面上相应的按钮加载先前采集好的一系列左、右眼视角下的匹配图片对；接着指定每格宽度的具体数值（即上述提到的真实世界测量值得来的信息）。此时程序会尝试自动检测并提取角点特征点位，如果一切正常的话应该可以看到预览画面里出现了红色圆圈标记出来的交差点阵列。

调整优化选项时可以依据镜头本身的特性选取合适的模型描述方式——比如径向失真采用两个系数还是更多项级数展开形式表达？是否存在明显的离心率偏差亦或是其他类型的形变情况等等。当所有设置都完成后按下“Calibrate”按键正式开始计算内参外参矩阵等一系列重要参数估计过程。

最后保存生成的结果文件(.mat)，这些内容包含了经过精确测定后的各项属性值，可用于后期进一步开发应用当中去实现诸如三维重建之类的功能扩展[^2]。