% 拍摄标定板，使用单目相机拍摄10张.bmp类型的棋盘格图片 % 保证每张图片拍摄时相机的位置、角度、焦距等参数都不变 % 提取角点，使用Matlab自带的函数detectCheckerboardPoints，提取出每张图片上的棋盘格角点的位置 imageFileNames = {'01.bmp', '02.bmp', '03.bmp', ... '04.bmp', '05.bmp', '06.bmp', '07.bmp', ... '08.bmp', '09.bmp', '10.bmp'}; %[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); [imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); % 显示角点提取结果，使用Matlab自带的函数showExtractionErrors showExtractionErrors(imageFileNames, imagesUsed, imagePoints); % 标定相机，使用Matlab自带的函数estimateCameraParameters，将每张图片上提取出的角点位置，作为输入，就可以得到相机的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T等参数 squareSize = 2; % 棋盘格尺寸为2mm*2mm worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ... 'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', false); % 评估标定结果，使用Matlab自带的函数showReprojectionErrors，可以显示出每张图片上提取出的角点位置与通过标定得到的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T计算出的角点位置之间的误差，以评估标定结果的准确性 showReprojectionErrors(params); % 输出标定结果 disp(params.IntrinsicMatrix); disp(params.RadialDistortion); disp(params.TangentialDistortion); disp(params.RotationMatrices); disp(params.TranslationVectors); % 保存相机内外参数为.mat文件 save('camera_params.mat', 'params'); 修改代码使之可以识别showExtractionErrors()函数

`showExtractionErrors()`函数并不是Matlab自带的函数，所以你需要先定义或下载这个函数才能在你的代码中使用它。你可以在网上搜索相关的Matlab代码，或者自己编写这个函数。

如果你已经有了`showExtractionErrors()`函数的定义，你需要将其添加到你的Matlab路径中，这样Matlab才能够找到这个函数。你可以通过在Matlab命令行中使用`addpath()`函数来添加路径，例如：

addpath('C:\path\to\showExtractionErrors\');

将上面代码中的路径替换为你实际定义`showExtractionErrors()`函数的路径。这样，Matlab就能够找到这个函数并正确地识别它了。

相关问题

% 拍摄标定板，使用单目相机拍摄10张.bmp类型的棋盘格图片 % 保证每张图片拍摄时相机的位置、角度、焦距等参数都不变 % 提取角点，使用Matlab自带的函数detectCheckerboardPoints，提取出每张图片上的棋盘格角点的位置 imageFileNames = {'01.bmp', '02.bmp', '03.bmp', ... '04.bmp', '05.bmp', '06.bmp', '07.bmp', ... '08.bmp', '09.bmp', '10.bmp'}; [imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); % 标定相机，使用Matlab自带的函数estimateCameraParameters，将每张图片上提取出的角点位置，作为输入，就可以得到相机的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T等参数 squareSize = 2; % 棋盘格尺寸为2mm*2mm worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ... 'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', false); % 评估标定结果，使用Matlab自带的函数showReprojectionErrors，可以显示出每张图片上提取出的角点位置与通过标定得到的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T计算出的角点位置之间的误差，以评估标定结果的准确性 showReprojectionErrors(params); % 输出标定结果 disp(params.IntrinsicMatrix); disp(params.RadialDistortion); disp(params.TangentialDistortion); disp(params.RotationMatrices); disp(params.TranslationVectors); % 保存相机内外参数为.mat文件 save('camera_params.mat', 'params'); 添加代码需求 输出每张图片的角点提取结果

可以使用Matlab自带的函数showExtractionErrors来显示每张图片的角点提取结果，具体代码如下：

% 拍摄标定板，使用单目相机拍摄10张.bmp类型的棋盘格图片
% 保证每张图片拍摄时相机的位置、角度、焦距等参数都不变

% 提取角点，使用Matlab自带的函数detectCheckerboardPoints，提取出每张图片上的棋盘格角点的位置
imageFileNames = {'01.bmp', '02.bmp', '03.bmp', ...
    '04.bmp', '05.bmp', '06.bmp', '07.bmp', ...
    '08.bmp', '09.bmp', '10.bmp'};
[imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);

% 显示角点提取结果，使用Matlab自带的函数showExtractionErrors
showExtractionErrors(imageFileNames, imagesUsed, imagePoints);

其中，imagesUsed表示哪些图片的角点被成功提取出来了，imagePoints是一个cell数组，其中每个元素表示一张图片上提取出的角点位置。showExtractionErrors函数会将每张图片上提取出的角点位置用红色的圆圈标出来，同时在图片下方显示提取误差和重复标记的信息。

给定10张.bmp类型的棋盘格图片，使用matlab实现一个单目相机标定的程序 并生成代码

好的，以下是使用Matlab实现单目相机标定的代码实现：

% 准备标定板，打印一张10*7的棋盘格图片
% 每个格子的尺寸为2cm*2cm
% 将这张图片粘贴在硬纸板上，保证图片不会变形

% 拍摄标定板，使用单目相机拍摄10张.bmp类型的棋盘格图片
% 保证每张图片拍摄时相机的位置、角度、焦距等参数都不变

% 提取角点，使用Matlab自带的函数detectCheckerboardPoints，提取出每张图片上的棋盘格角点的位置
imageFileNames = {'board1.bmp', 'board2.bmp', 'board3.bmp', ...
    'board4.bmp', 'board5.bmp', 'board6.bmp', 'board7.bmp', ...
    'board8.bmp', 'board9.bmp', 'board10.bmp'};
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);

% 标定相机，使用Matlab自带的函数estimateCameraParameters，将每张图片上提取出的角点位置，作为输入，就可以得到相机的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T等参数
squareSize = 2; % 棋盘格尺寸为2cm*2cm
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ...
    'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', false);

% 评估标定结果，使用Matlab自带的函数showReprojectionErrors，可以显示出每张图片上提取出的角点位置与通过标定得到的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T计算出的角点位置之间的误差，以评估标定结果的准确性
showReprojectionErrors(params);

% 输出标定结果
disp(params.IntrinsicMatrix);
disp(params.RadialDistortion);
disp(params.TangentialDistortion);
disp(params.RotationMatrices);
disp(params.TranslationVectors);

希望这份代码能对您有所帮助！