给定10张.bmp类型的棋盘格图片,每个格子的尺寸为2mm×2mm，使用matlab实现一个单目相机标定的程序 生成代码 并把计算得到的相机内外参数用.mat格式保存下来

好的，以下是使用Matlab实现单目相机标定的代码实现，并将计算得到的相机内外参数用.mat格式保存下来：

% 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2mm*2mm
% 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');

希望这份代码能对您有所帮助！