Levenberg-Marquardt对相机标定结果进行优化的代码（matlab）

以下是一个简单的Matlab代码示例，使用Levenberg-Marquardt算法对相机标定结果进行优化：

% 读入标定结果
load('calibration_results.mat', 'cameraParams', 'imagePoints', 'worldPoints');

% 定义优化函数
fun = @(x) reprojectionError(x, imagePoints, worldPoints);

% 初始矩阵
x0 = cameraParams.IntrinsicMatrix(:);

% Levenberg-Marquardt优化函数
options = optimoptions(@lsqnonlin, 'Algorithm', 'levenberg-marquardt');
[x, ~, ~, ~] = lsqnonlin(fun, x0, [], [], options);

% 更新相机参数
cameraParams.IntrinsicMatrix = reshape(x, [3, 3]);
cameraParams.FocalLength = [cameraParams.IntrinsicMatrix(1,1) cameraParams.IntrinsicMatrix(2,2)];
cameraParams.PrincipalPoint = [cameraParams.IntrinsicMatrix(1,3) cameraParams.IntrinsicMatrix(2,3)];

% 定义重投影误差函数
function [errors] = reprojectionError(x, imagePoints, worldPoints)
    % 将向量形式的内部矩阵转换为矩阵形式
    intrinsics = reshape(x, [3, 3]);
    
    % 计算重投影误差
    [R, t] = extrinsics(imagePoints, worldPoints, intrinsics);
    reprojectedPoints = worldToImage(cameraParams, R, t, worldPoints);
    errors = imagePoints - reprojectedPoints;
end

注意，此代码需要标定结果的.mat文件，其中包含相机参数、图像点和世界点。此外，还需要定义一个重投影误差函数，用于计算相机参数优化后的重投影误差。最终，代码使用Levenberg-Marquardt算法对内部矩阵进行优化，并更新相机参数。