MATLAB相机标定畸变校正

相机标定是计算机视觉中非常重要的一个步骤，用于将相机图像中的像素坐标转化为物理世界的坐标，以便后续进行测量、跟踪、识别等操作。畸变是由于相机镜头制造过程中的物理偏差所引起的，会导致图像失真。因此，在进行相机标定之前，需要先进行畸变校正。

MATLAB提供了相机标定和畸变校正的工具箱，可以通过以下步骤进行操作：

1. 准备标定板：使用一个规格已知的标定板，比如黑白棋盘格，在不同的角度和距离下进行多张拍摄。

2. 提取角点：使用MATLAB提供的函数`detectCheckerboardPoints`来检测标定板上的角点，并记录下每个角点的像素坐标。

3. 标定相机：使用MATLAB提供的函数`calibrateCamera`来进行相机的标定，该函数会返回相机内参和畸变参数。

4. 畸变校正：使用MATLAB提供的函数`undistortImage`对图像进行畸变校正，该函数需要传入相机内参和畸变参数。

5. 验证结果：可以通过绘制标定板的三维模型或者计算图像中物体的实际尺寸等方式来验证畸变校正的效果。

以上就是MATLAB相机标定和畸变校正的基本步骤，具体的实现可以参考MATLAB官方文档和示例代码。

相关问题

matlab相机标定畸变矫正代码

当进行相机标定时，通常需要进行畸变矫正以提高图像质量。在MATLAB中，可以使用相机标定工具箱（Camera Calibration Toolbox）来实现相机标定和畸变矫正。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于相机标定和畸变矫正：

% 步骤1：准备标定板图像和对应的世界坐标点
imageFileNames = {'image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg', ...}; % 标定板图像文件名
squareSize = 25; % 标定板方格尺寸（单位：毫米）
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); % 生成标定板上的世界坐标点

% 步骤2：检测标定板角点
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);

% 步骤3：进行相机标定
params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, 'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', true);

% 步骤4：显示标定结果
figure;
showExtrinsics(params);

% 步骤5：读取待校正图像
image = imread('test_image.jpg');

% 步骤6：进行畸变矫正
undistortedImage = undistortImage(image, params);

% 步骤7：显示校正结果
figure;
imshowpair(image, undistortedImage, 'montage');

这段代码中，首先需要准备标定板图像和对应的世界坐标点。然后，通过`detectCheckerboardPoints`函数检测标定板角点，并使用`estimateCameraParameters`函数进行相机标定。接下来，可以使用`showExtrinsics`函数显示标定结果。最后，可以使用`undistortImage`函数对待校正图像进行畸变矫正，并使用`imshowpair`函数显示校正结果。

matlab 相机畸变校正

相机畸变校正是通过利用张正友教授的标定法来实现的。主要流程是通过不同角度拍摄棋盘图，得到相机的内参和畸变参数，然后利用这些参数进行矫正。在Matlab中，可以使用相应的库函数进行实验和参数获取，然后使用库函数undistortImage进行图像矫正。具体的代码可以参考以下示例：

% 读取原图
I = imread('F:\raw\test\Calibration-ZhangZhengyou-Method-master\pic\ceshi\app\IMG_20230509_1445.jpg');

% 使用函数undistortImage去畸变
% cameraParams为相机标定实验获得的相机相关参数，保存在工作区
\[J, newOrigin\] = undistortImage(I, cameraParams);

% 分别展示畸变前和去畸变的照片
figure
subplot(1,2,1), imshow(I);
subplot(1,2,2), imshow(J);

% 保存去畸变后的照片
imwrite(J, 'F:\raw\123.jpg');

此外，Python也有相应的库函数可以进行相机畸变校正。具体的实现算法可以参考以下示例：

def undistortImage(img, K, D):
    # Corrects an image for lens distortion.
    # K为内参矩阵，用来归一化坐标的，给定的
    # D为径向畸变参数，给定的
    height, width = img.shape
    fx = K\[0, 0\]
    fy = K\[1, 1\]
    cx = K\[0, 2\]
    cy = K\[1, 2\]
    
    # 创建一个与原图大小相同的空白图像
    undistorted_img = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
    
    # 依次找到去畸变后的图像坐标（y,x）对应的畸变坐标
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            # 第一步，通过内参矩阵归一化畸变图像的坐标
            x1 = (x - cx) / fx
            y1 = (y - cy) / fy
            
            # 第二步，通过径向畸变模型得到归一化的畸变坐标
            r2 = x1**2 + y1**2
            x2 = x1 * (1 + D\[0\] * r2 + D\[1\] * r2**2)
            y2 = y1 * (1 + D\[0\] * r2 + D\[1\] * r2**2)
            
            # 第三步，坐标映射回去，去归一化，得到畸变坐标
            u_distorted = fx * x2 + cx
            v_distorted = fy * y2 + cy
            
            # 通过上面的步骤，我们找到了正常图像坐标（y,x）对应的畸变图像坐标（u_distorted, v_distorted），下一步就是赋值了，这里用的是最近邻插值法
            # 第四步，最近邻插值
            if (u_distorted >= 0 and v_distorted >= 0 and u_distorted < width and v_distorted < height):
                # 防止行列越界
                undistorted_img\[y, x\] = img\[int(round(v_distorted)), int(round(u_distorted))\]  # 通过round函数取最近的数字
            else:
                undistorted_img\[y, x\] = 0
    
    return undistorted_img

以上是关于Matlab和Python中相机畸变校正的简要介绍和示例代码。希望对您有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [利用matlab进行畸变矫正](https://blog.csdn.net/weixin_43847322/article/details/130879972)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [图像畸变矫正算法实现 matlab版](https://blog.csdn.net/jizhidexiaoming/article/details/89025810)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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