MATLAB工具如何查看相机内参和畸变系数向量

MATLAB提供了一个相机标定工具箱（Camera Calibration Toolbox），可以用于标定相机并获取相机的内参和畸变系数向量。使用此工具箱，您需要拍摄多个不同角度的标定板图像，并输入这些图像的像素坐标和标定板的真实世界坐标，工具箱依据这些数据进行标定，并计算出相机的内参和畸变系数向量。您可以使用下面的代码来调用此工具箱：

% 加载相机标定工具箱
addpath('工具箱的路径');

% 拍摄标定板图像并存储像素坐标和真实世界坐标
imagePoints = [x1, y1; x2, y2; ...]; % 像素坐标
worldPoints = [X1, Y1, Z1; X2, Y2, Z2; ...]; % 真实世界坐标

% 标定相机并获取内参和畸变系数向量
[cameraParams, imagesUsed, estimationErrors] = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);

% 打印相机的内参和畸变系数向量
disp(cameraParams.IntrinsicMatrix');
disp(cameraParams.RadialDistortion');
disp(cameraParams.TangentialDistortion');

注意：在上面的代码中，`x1`、`y1`、`X1`等变量是您拍摄的标定板图像的像素坐标和真实世界坐标，您需要替换成您自己的数据。此外，您需要将`工具箱的路径`替换成相机标定工具箱的实际路径。

相关问题

matlab棋盘格计算的相机内参矩阵和P2矩阵的关系

棋盘格计算相机内参矩阵的过程中，需要使用P2矩阵。P2矩阵是一个3x4的矩阵，包含相机的外参和内参信息。其中，前三列是相机的旋转矩阵，最后一列是相机的平移向量，内参矩阵则包含了相机的焦距、主点坐标和畸变参数等信息。

具体来说，棋盘格计算相机内参矩阵的过程中，需要先通过棋盘格图像中的角点坐标计算出相机的外参矩阵，然后再根据相机的内参矩阵和外参矩阵计算出P2矩阵。最后，通过对P2矩阵进行分解，即可得到相机的内参矩阵。

总结来说，P2矩阵是用来计算相机内参矩阵的中间变量，是相机内参矩阵和相机外参矩阵的组合。

一直相机内参，以及相机相对地面横滚角，俯仰角，偏航角，在MATLAB中将图片矫正

在图像处理中，相机内参是指描述相机几何特性的参数，包括焦距、光心位置（像素坐标）、像素尺寸等，通常表示在一个叫做相机矩阵（Camera Matrix）的3x3矩阵中。相机相对地面的三个旋转角度分别是：

1. 横滚角（Roll Angle）：相机绕其竖直轴的旋转，影响图像中的水平线方向。
2. 俯仰角（Pitch Angle）：相机绕其主对齐轴的旋转，影响图像中的垂直线方向。
3. 偏航角（Yaw Angle）：相机绕其水平方向的旋转，影响图像中的左右方向。

在MATLAB中，要矫正由于这些角度变化导致的图像畸变，可以采用以下步骤：

- 首先，确定当前的相机姿态（即这三个旋转角），这通常通过传感器数据或外部测量得到。
- 使用`eul2rotm`函数将欧拉角转换为旋转矩阵，因为MATLAB的`imwarp`函数需要输入的是旋转矩阵。

   [R, t] = eul2rotm([横滚角; 俯仰角; 偏航角]);

这里`R`是旋转矩阵，`t`是平移向量（假设为零，因为我们只关心旋转）。

- 对于畸变校正，可以使用OpenCV的`undistortImage`函数，如果原始图片有径向畸变模型，可以提供一个已知的径向畸变系数（如k1, k2等）。如果没有内参信息，可以使用相机矩阵作为替代。

   % 假设K是相机内参矩阵，I是输入图片
   undistorted_img = imwarp(I, R, 'OutputView', size(I), 'InitialTransform', K);

- 最后，保存或显示校正后的图片。