MATLAB 相机参数标定

在使用 MATLAB 进行相机参数标定之前，需要准备好以下物品：

1. 标定板：标定板是一个具有已知尺寸和形状的平面，常见的是棋盘格标定板。

2. 相机：需要进行标定的相机。

3. 三角架：用于稳定相机和标定板的位置。

4. 计算机：用于运行 MATLAB 程序。

接下来，我们可以按照以下步骤进行相机参数标定：

1. 拍摄标定板照片：使用相机拍摄多张标定板照片，保证拍摄角度和位置不同，并且标定板应该填满相机视野。

2. 提取角点：使用 MATLAB 的 Camera Calibration Toolbox 工具箱，可以对标定板照片进行角点提取。

3. 标定相机：在 MATLAB 中使用 calibrateCamera 函数对相机进行标定，该函数将返回相机内参矩阵、畸变系数和外参矩阵等信息。

4. 评估标定结果：使用 MATLAB 中的 evaluateReprojectionErrors 函数评估标定结果，该函数将返回重投影误差，用于评估标定的准确性。

5. 保存标定结果：使用 MATLAB 中的 save 函数保存标定结果，以便后续使用。

以上就是使用 MATLAB 进行相机参数标定的基本步骤。需要注意的是，在标定过程中需要保证标定板和相机的位置和角度变化，才能获得更好的标定结果。

相关问题

matlab双目相机标定参数

在 MATLAB 中，可以使用 `stereoCameraCalibrator` 应用程序对双目相机进行标定。

首先，需要准备好一组标定图像，这些图像包含标定板（如棋盘格）的不同姿态。可以将这些图像保存在一个文件夹中。

然后，打开 MATLAB 并输入以下命令：

stereoCameraCalibrator

这将打开一个应用程序，允许您加载标定图像并执行标定。

在应用程序中，首先选择“Load Images”选项并选择包含标定图像的文件夹。然后，选择标定板的大小和形状，并指定标定板的实际尺寸。接下来，选择“Calibrate”选项并等待标定过程完成。

完成后，应用程序将显示标定结果，包括内参、外参和畸变参数。您可以将这些参数保存到文件中以供以后使用。

示例代码：

% Load stereo images
leftImages = imageDatastore('path/to/left/images');
rightImages = imageDatastore('path/to/right/images');
imageFileNames = [leftImages.Files rightImages.Files];

% Load calibration board information
squareSize = 25; % in millimeters
boardSize = [7, 5]; % number of inner corners
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);

% Calibrate stereo camera
stereoParams = stereoCameraCalibrator(imageFileNames, ...
    'SquareSize', squareSize, 'WorldPoints', worldPoints);

这将生成一个 `stereoParams` 对象，其中包含了标定结果。您可以使用该对象来执行视差校正、三维重构等操作。

MATLAB 相机 内外参数 标定 实验原理

### MATLAB 中相机内参和外参标定的实验原理

#### 相机模型概述
为了理解相机内外参数的标定过程，首先要了解针孔相机模型。该模型假设光线通过一个小孔投射到图像平面上形成倒立缩小的像。实际应用中的相机虽然复杂得多，但可以近似为这种理想化模型。

#### 内部参数 (Intrinsic Parameters)

内部参数描述了成像过程中涉及的因素：

- **焦距** \(f\)：决定物体投影大小的关键因素；
- **主点坐标** \((c_x, c_y)\)：即光轴与传感器平面交点的位置；
- **像素宽高比** 和 **径向畸变系数** 等其他校正项[^1]。

这些参数可以通过拍摄已知几何结构的对象来估计，在MATLAB中通常采用棋盘格图案作为目标物。利用 `detectCheckerboardPoints` 函数自动检测角点位置，并调用 `estimateCameraParameters` 来计算上述提到的各项数值。

% 加载图片文件夹路径下的所有jpg格式照片
imageFolder = 'path_to_images';
images = imageDatastore(imageFolder,'FileExtensions','.jpg');

% 自动识别并提取每张图上的棋盘格角点
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(images.Files);

% 定义世界坐标系下标准尺寸的棋盘格顶点位置
squareSize = 29; % 单位:mm
worldPoints = generateWorldCoordinates(boardSize,squareSize);

% 执行相机参数估算操作
params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);
disp(params.Intrinsics); % 显示内参矩阵

#### 外部参数 (Extrinsic Parameters)

外部参数表示的是摄像设备相对于固定的世界坐标系统的姿态变化情况——具体来说就是旋转和平移矢量\(R,t\)。当给定了某时刻的具体视角之后，就可以求解出此时此刻对应的变换关系。这一步骤同样依赖于之前获取好的特征匹配数据集以及相应的优化算法实现。

对于每一个新加入的数据样本而言，都会重新调整整个系统的最优拟合状态，从而使得最终得到的结果更加精确可靠。在外参部分，MATLAB提供了专门用于处理此类问题的功能模块，比如 `extrinsicsEstimationErrors` 可以帮助评估误差范围内的不确定性程度。

% 获取某一帧图像对应的世界坐标至相机坐标的转换关系
[R, t] = extrinsics(imagePoints(:,i), worldPoints, params.Intrinsics);
disp(R); disp(t); % 输出第 i 帧的 R 和 t 向量