matlab2018双目相机标定

双目相机标定是指通过对左右两个摄像机的内外参数进行标定，从而得到两个摄像机之间的相对位置和姿态关系，以便进行立体视觉测量。在Matlab中，可以使用Computer Vision Toolbox中的stereoCameraCalibrator函数进行双目相机标定。

具体步骤如下：
1. 准备标定板：使用标定板（如棋盘格）进行标定，需要保证标定板在左右两个摄像机的视野中都能够被看到，并且标定板的大小、形状、格子数等参数需要提前确定好。
2. 拍摄标定图像：在不同的位置、角度、距离下拍摄多组标定图像，保证左右两个摄像机都能够看到标定板，并且标定板在不同的位置、角度、距离下都能够被看到。
3. 运行stereoCameraCalibrator函数：将拍摄的标定图像导入Matlab中，运行stereoCameraCalibrator函数进行标定。该函数会自动检测标定板的角点，并计算出左右两个摄像机的内外参数以及相对位置和姿态关系。
4. 评估标定结果：可以使用stereoCameraCalibrator中的“Show Reprojection Errors”功能来评估标定结果的准确性。如果标定结果不理想，可以重新拍摄标定图像或者调整标定板的参数。

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matlab的双目相机标定

基于Mb工具箱的自动标定方式可以对双目相机进行标定，具体步骤如下：\1. 准备标定板：使用标定板拍摄多组不同角度的照片，标定板可以是黑白相间的棋盘格或者圆形格子等。\2. 导入照片：将拍摄好的照片导入Mb中。\3. 运行Mb工具箱：在Mb命令窗口中输入“srCamerCibrator”命令，打开Mb工具箱。\4. 添加图像：在工具箱中选择“A Imag Pair”选项，添加左右相机的图像。\5. 检查标定板：在工具箱中选择“D Checkerboar”选项，检查标定板是否被正确检测到。\6. 标定相机：在工具箱中选择“Cibr”选项，进行相机标定。\7. 评估标定结果：在工具箱中选择“Evalu”选项，评估标定结果的准确性。\8. 应用标定结果

matlab 根据双目相机标定结果计算 极线 的代码

在MATLAB中，计算双目相机的极线（epipolar lines）通常涉及立体视觉中的特征匹配和几何恢复步骤。首先你需要完成相机标定并获取基本矩阵（essential matrix）。这里是一个简单的概述：

1. **相机标定**：
使用`cv2.calibrateCamera`或MATLAB的`cameraCalibrator`工具进行双目相机的内参估计。

2. **特征匹配**：
应用SIFT、SURF或其他特征检测算法，如`detectFeatures`（SIFT）或者`extractFeatures`（SURF），从左右视图中提取关键点和描述符。

3. **基本矩阵求解**：
使用匹配的关键点对，通过RANSAC或LMedS等方法估计基本矩阵。MATLAB中可以用`estimateFundamentalMatrix`。

4. **计算极线**：
知道了基本矩阵后，可以通过公式计算极线。极线是相机坐标系中垂直于主垂线（即相机中心到对应像素的射线）的线，表示了两个视图之间对应点的投影在图像上应该位于同一条线上。

以下是简化版的代码示例：

% 假设你已经有了关键点对（对应左眼和右眼）
[points_left, points_right] = ...; % 提取的特征点

% 计算基本矩阵
E = estimateFundamentalMatrix(points_left, points_right);

% 把特征点转换到世界坐标系（假设已经校正过畸变）
world_points_left = ...;
world_points_right = ...;

% 求出极线方程
lines = cvx.createEpipolarLines(E, world_points_left(:, 1), world_points_left(:, 2));

% 可视化极线
imshowpair(left_image, right_image); % 左右视图显示
hold on
plot(lines);

注意，以上代码使用了`opencv_contrib`库，如果你的MATLAB版本未包含这个库，可能需要先安装。