matlab计算畸变程度K

在Matlab中，计算相机畸变程度K的方法取决于相机模型和畸变模型。在这里，我将提供一个计算针孔相机模型和径向畸变模型的K值的示例代码。

首先，我们需要获取相机内参矩阵K和畸变系数向量D。假设它们已经被获取并存储在变量K和D中。接下来，我们可以使用Matlab中的undistortPoints函数来计算畸变程度K。

示例代码如下：

% 假设图像坐标为（u,v）
% 将图像坐标转换为归一化平面坐标（x,y）
x = (u - K(1,3)) / K(1,1);
y = (v - K(2,3)) / K(2,2);

% 计算径向畸变
r2 = x^2 + y^2;
r4 = r2^2;
r6 = r2^3;
xd = x * (1 + D(1)*r2 + D(2)*r4 + D(5)*r6);
yd = y * (1 + D(1)*r2 + D(2)*r4 + D(5)*r6);

% 将畸变坐标转换为像素坐标
u_distorted = K(1,1) * xd + K(1,3);
v_distorted = K(2,2) * yd + K(2,3);

% 计算畸变程度K
K_distorted = norm([u_distorted; v_distorted] - [u; v]);

在这个示例中，我们首先将图像坐标转换为归一化平面坐标（x，y）。然后，我们使用径向畸变模型计算畸变坐标（xd，yd）。最后，我们将畸变坐标转换回像素坐标，并计算图像坐标与畸变坐标之间的欧几里得距离，以获取畸变程度K。

需要注意的是，这个示例假设相机的畸变模型是径向畸变模型，如果使用其他畸变模型，则需要相应地修改计算畸变坐标的代码。