matlab中skew()

skew() 函数是 MATLAB 中的一个函数，用于计算矩阵的斜对称部分。斜对称矩阵是指其转置与原矩阵相反，即A' = -A。skew() 函数可以用于将一个向量转换为斜对称矩阵。

在 MATLAB 中，skew() 函数的使用方式如下：

skewed_matrix = skew(vector)

其中，`vector` 是一个 3x1 的列向量，表示三维空间中的一个向量。`skew()` 函数会返回一个 3x3 的斜对称矩阵 `skewed_matrix`。

例如，如果要将向量 `[1; 2; 3]` 转换为斜对称矩阵，可以使用以下代码：

vec = [1; 2; 3];
skewed_matrix = skew(vec);

请注意，在 MATLAB 中并没有内置的 skew() 函数，你可能需要自己定义这个函数来实现该功能。

相关问题

matlab相机标定时skew

在Matlab进行相机标定时，skew是一个选项，用于指定是否考虑相机的斜视畸变。斜视畸变是相机成像时由于镜头装配或校正不准确而引起的一种畸变。当我们选择勾选skew选项时，相机标定会考虑斜视畸变，并对其进行校正。如果我们不勾选skew选项，则相机标定会假设相机没有斜视畸变。

引用中提到，在Matlab的视觉标定工具中，Radial Distortion是另一个选项，用于指定是否考虑径向畸变。径向畸变是相机镜头的不完美导致的一种畸变类型，它会导致图像中的直线变形或弯曲。在进行相机标定时，如果我们选择勾选Radial Distortion选项，相机标定会考虑径向畸变并对其进行校正。

综上所述，当进行Matlab相机标定时，skew选项用于确定是否考虑斜视畸变，而Radial Distortion选项用于确定是否考虑径向畸变。根据实际情况和需求，我们可以选择是否勾选这些选项来进行相机标定。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Matlab相机内参标定及参数理解](https://blog.csdn.net/weixin_44222700/article/details/102599437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [matlab相机标定Options选项解析](https://blog.csdn.net/qq_41976802/article/details/123113557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matlab 双目标定skew

在 MATLAB 中进行双目标定时，如果相机存在 skew 参数，可以在标定时将其考虑进去。具体步骤如下：

1. 采集双目图像数据，并提取角点。
2. 根据相机内参矩阵和畸变参数，对角点进行去畸变处理。
3. 根据双目相机的外参关系，计算出左右相机之间的旋转矩阵 R 和平移向量 T。
4. 根据双目相机的基础矩阵 F，计算出本质矩阵 E。
5. 对角点进行双目匹配，得到匹配点对。
6. 根据匹配点对和本质矩阵 E，计算出左右相机之间的相对位姿。
7. 根据相对位姿和左相机的内参矩阵，计算出右相机的内参矩阵。
8. 将左右相机的内参矩阵、外参矩阵和畸变参数组合成一个相机参数结构体。
9. 使用 MATLAB 的 `stereoParameters` 函数生成双目标定结果。

在以上步骤中，如果相机存在 skew 参数，则需要在第 7 步中将其考虑进去。具体来说，假设左相机的内参矩阵为：

fx  s  cx
0   fy cy
0   0  1

其中 s 就是 skew 参数。右相机的内参矩阵可以通过以下公式计算得到：

fx' = fx
fy' = fy
cx' = cx - s * fy
cy' = cy