matlab 标定怎么设置棋盘格大小

在Matlab中进行相机标定时，可以使用 `detectCheckerboardPoints` 函数来检测棋盘格上的角点。在调用该函数时，需要指定棋盘格的大小。具体操作如下：

1. 首先，使用 `imread` 函数读取一张包含棋盘格的图片，并将其转换为灰度图像。

2. 然后，调用 `detectCheckerboardPoints` 函数，指定棋盘格的大小，例如：

   [imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(grayImage, [numRows numCols]);

其中，`grayImage` 是灰度图像，`[numRows numCols]` 是棋盘格的行数和列数。

此时，`detectCheckerboardPoints` 函数会返回一个包含棋盘格角点坐标的矩阵 `imagePoints`，以及棋盘格的大小 `boardSize`。

需要注意的是，棋盘格的大小应该与实际使用的棋盘格大小相同，否则会导致标定结果不准确。

相关问题

MATLAB相机标定棋盘格

### MATLAB 相机标定使用棋盘格图案的方法

#### 准备工作
为了进行相机标定，需要准备一系列包含不同角度和位置的棋盘格图像。这些图像用于计算相机内部参数以及畸变系数。

#### 获取工具箱支持包
确保已安装了必要的 MATLAB 工具箱来执行相机标定操作。对于某些特定功能如投影仪标定可能还需要额外下载并配置相应的工具箱[^2]。

#### 加载所需函数库
启动 MATLAB 后，在命令窗口中加载所需的工具箱：

% 添加路径至自定义或第三方工具箱 (如果有)
addpath('path_to_custom_toolbox');

#### 创建棋盘格检测对象
创建 `chessboard` 对象以帮助识别校准过程中使用的标准棋盘模式特征点:

squareSize = 29e-3; % 单位：米, 实际尺寸取决于所用打印模板的具体规格
[numRows,numCols] = deal(8,11); % 定义棋盘网格行列数
worldPoints = generateCheckerboardCorners([numRows numCols], squareSize);
imsize = [720 1280]; % 图像分辨率大小
I = imread('image.jpg'); % 替换为实际文件名
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(I);
if ~isempty(imagePoints)
    figure;
    imshow(I);
    hold on;
    plot(imagePoints(:,1), imagePoints(:,2), 'r*');
end

#### 执行多张图片批量处理
通过循环读取多个存储于同一目录下的棋盘格照片来进行更精确的数据采集：

imagesFolder = fullfile(matlabroot,'toolbox','vision','visiondata',...
                       'calibration','mono');
imageFiles = imageDatastore(imagesFolder,...
                           'FileExtensions',{'.png','.jpg'});
[imagePoints, worldPoints] = [], [];
for i = 1:length(imageFiles.Files)
    I = readimage(imageFiles,i);
    [~, points] = detectCheckerboardPoints(I);
    if ~isempty(points)
        imagePoints{i} = points;
        worldPoints{i} = generateCheckerboardCorners(boardSize,squareSize);
    end
end

#### 进行相机标定过程
利用收集到的世界坐标系中的角点位置与对应像素坐标的匹配关系完成最终的标定流程：

cameraParams = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);
disp(cameraParams.IntrinsicMatrix); % 显示内参矩阵
figure;
showExtrinsics(cameraParams);       % 可视化外参信息
save('myCamParams.mat', 'cameraParams') ; % 将结果保存下来以便后续调用

matlab相机标定圆点棋盘格

### 使用MATLAB进行基于圆点棋盘格的相机标定

#### 圆点棋盘格简介
圆点棋盘格是一种常见的用于相机标定的目标物，其结构由一系列圆形图案组成。这些圆形排列成网格状，能够提供精确的空间位置信息，便于计算相机内参和外参。

#### 准备工作
为了使用MATLAB中的`cameraCalibrator`应用程序或命令行接口来进行基于圆点棋盘格的相机标定，需准备一组不同视角下拍摄的圆点棋盘格图像集。每张图应清晰显示整个圆点阵列，并覆盖尽可能多的角度变化范围[^2]。

#### MATLAB内置工具支持
MATLAB提供了专门针对圆点棋盘格设计的功能函数——`detectCustomPattern`，该函数允许用户定义自己的模板并检测其中心坐标。对于标准尺寸固定的圆点棋盘格，则可以直接调用预设好的模式识别器。

#### 实现过程概述
- 加载采集到的一组含有圆点棋盘格的照片；
- 应用`detectCheckerboardPoints`或其他自定义方法定位各帧内的角点/中心点；
- 将所有找到的关键点及其对应的世界坐标输入给校准程序；
- 调整优化选项直至获得满意的重投影误差值；
- 输出最终估计得到的摄像机矩阵、畸变系数等参数。

#### 示例代码展示
下面给出一段简单的MATLAB脚本作为示范：

% 设置文件夹路径及读取图片列表
imageFolder = 'path_to_your_images'; % 替换为实际存储照片的位置
images = imageDatastore(imageFolder);

% 创建一个空数组保存检测结果
worldPoints = [];
imagePoints = [];

% 循环遍历每一幅图像寻找圆圈中心
for i = 1:length(images.Files)
    img = readimage(images, i);
    
    % 假设已知圆点间距（单位：毫米），这里设置为固定值
    squareSize = 30;
    
    % 寻找亚像素级别的圆心位置
    [centers, boardSize] = detectCircleGridPoints(img); 
    
    if ~isempty(centers)
        imagePoints{end+1} = centers; 
        
        % 构建世界坐标系下的理想点位
        objPnts = generateWorldCoordinates(boardSize, squareSize);
        worldPoints{end+1} = objPnts;
        
        figure(); imshow(img); hold on;
        plot(centers(:,1), centers(:,2), '.r', 'MarkerSize', 8);
        title(['Detected Points in Image ', num2str(i)]);
    end
end

% 执行标定流程
camParams = estimateCameraParameters(worldPoints, imagePoints);

disp('Intrinsic matrix:');
disp(camParams.Intrinsics.CameraMatrix)

disp('Distortion coefficients:');
disp(camParams.Intrinsics.RadialDistortion)

上述代码片段展示了如何加载图像数据、自动查找圆点中心、构建相应的空间坐标体系以及完成基本的单目相机内部参数求解任务。注意这里的`detectCircleGridPoints()`并非官方API而是示意性质的占位符，在具体实现时应当替换为合适的特征提取逻辑或是借助第三方库的帮助。