MATLAB相机畸变系数
时间: 2023-09-28 20:10:14 浏览: 138
在MATLAB中,相机的畸变系数包括径向畸变和切向畸变。
径向畸变系数包括k1、k2和k3,分别表示相机透镜的径向变形程度。切向畸变系数包括p1和p2,分别表示相机透镜的切向变形程度。
你可以使用MATLAB的相机标定工具箱来获取相机的畸变系数。该工具箱提供了一个相机标定应用程序,可以使用多张不同角度和位置的图像来标定相机。在标定过程中,会自动计算相机的畸变系数。
以下是一个MATLAB代码示例,可以用来读取相机畸变系数:
```matlab
% 读取相机畸变系数
load('cameraParams.mat'); % 读取相机参数
k1 = cameraParams.RadialDistortion(1);
k2 = cameraParams.RadialDistortion(2);
k3 = cameraParams.RadialDistortion(3);
p1 = cameraParams.TangentialDistortion(1);
p2 = cameraParams.TangentialDistortion(2);
```
其中,cameraParams.RadialDistortion和cameraParams.TangentialDistortion分别表示径向畸变系数和切向畸变系数。在这个例子中,我们将这些畸变系数存储在变量k1、k2、k3、p1和p2中。
相关问题
matlab相机去畸变
在 MATLAB 中去除相机镜头的畸变可以通过使用相机标定工具箱来实现。下面是一个简单的步骤指南:
1. 收集畸变校准图像:在不同的角度和位置下,使用相机拍摄一系列的棋盘格图像。
2. 运行相机标定工具箱:使用 MATLAB 中的相机标定工具箱函数 `cameraCalibrator` 来加载和处理标定图像。这个函数将自动检测棋盘格角点并计算相机的内参和畸变系数。
3. 校正畸变图像:使用相机标定工具箱函数 `undistortImage` 来校正输入图像中的畸变。你需要提供已知的相机内参和畸变系数,这些参数可以从标定过程中获得。
以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 读取原始图像
image = imread('image.jpg');
% 读取相机内参和畸变系数
load('calibration.mat'); % 这里是你保存的标定结果
% 校正图像
undistortedImage = undistortImage(image, cameraParams);
% 显示校正结果
imshowpair(image, undistortedImage, 'montage');
```
上述代码中的 `'image.jpg'` 是你要校正的图像文件名,`'calibration.mat'` 是你保存的标定结果文件。`cameraParams` 是从标定结果中加载的相机内参和畸变系数。
请注意,相机标定过程需要至少10张以上的标定图像,并且这些图像需要涵盖整个图像空间,以获取准确的标定结果。
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:
```matlab
% 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。