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