MATLAB标定工具箱的重投影误差散点图代码

MATLAB的标定工具箱（Calibration Toolbox）通常用于相机或其他成像系统的校准过程，其中包括了计算重投影误差的功能。在进行特征匹配或立体视觉校准后，我们会得到一组理想（从模型预测）和实际（从图像测量）的对应点对，然后通过绘制重投影误差散点图来评估校准质量。

以下是基本的步骤和一个简化的示例代码：

% 假设你已经有了理想坐标（idealPoints）和实际坐标（imagePoints）：
idealPoints = ...; % 例如，来自棋盘格的角点
imagePoints = ...; % 从图像上检测到的对应点

% 根据标定矩阵将理想坐标转换为图像坐标
projectedPoints = project(idealPoints, cameraMatrix, distCoeffs);

% 计算每个点对之间的像素差（即重投影误差）
reprojectionErrors = norm(imagePoints - projectedPoints, 'fro', 2);

% 创建散点图，x轴是理想坐标，y轴是重投影误差
scatter(idealPoints(:, 1), idealPoints(:, 2), [], reprojectionErrors, 'filled');
xlabel('Ideal X');
ylabel('Ideal Y');
title('Reprojection Error Scatter Plot');

% 添加更多统计信息，如均值、标准差等
meanError = mean(reprojectionErrors);
stdDevError = std(reprojectionErrors);
text(mean(idealPoints(:, 1)), mean(idealPoints(:, 2)), sprintf('Mean Error: %.2f pixels\nStd Dev: %.2f pixels', meanError, stdDevError));

请注意，这只是一个基础的示例，实际代码可能需要处理更复杂的情况，比如考虑视场外的点，或者使用特定的绘图选项调整显示效果。此外，`cameraMatrix`和`distCoeffs`分别代表相机的内参矩阵和径向畸变系数，这些都是标定工具箱中获取的结果。