相机标定全攻略：MATLAB、OpenCV与Halcon方法解析

"这篇文档是关于相机标定技术的总结，涵盖了MATLAB的cameracalibrationtoolbox，OpenCV和Halcon三种不同的方法。作者强调了相机标定的重要性，并分享了个人使用的经验，旨在促进对相机标定过程的理解。" 在计算机视觉领域，相机标定是至关重要的一步，它能消除镜头畸变，获取相机内参，从而提高图像处理和三维重建的精度。以下是三种常用的相机标定方法： 1. MATLAB cameracalibration toolbox MATLAB的cameracalibrationtoolbox是由Jean-Yves Bouguet开发的一个强大的相机标定工具。用户需要准备一系列含有已知几何形状（如棋盘格）的图像，然后手动或自动检测图像中的特征点。在这个例子中，作者使用了13张图片，每张图片上提取棋盘格的角点。经过“extractgridcorners”函数，用户可以标记4个边界点，系统会自动识别其余角点。输入棋盘格的实际尺寸和方格数量，工具会计算出相机的内参，如焦距（focal length）、主点坐标（principal point）和像素偏斜（skew coefficient）以及畸变系数。 2. MATLAB cameracalibrator MATLAB后来推出的内置cameracalibrator工具简化了这一过程，提供了自动角点检测功能，使得标定更加方便。用户只需导入图像，工具会自动完成角点检测和标定。 3. OpenCV OpenCV（开源计算机视觉库）也包含了一个相机标定的模块，同样支持自动角点检测。它的标定流程与MATLAB类似，但通常更适合C++或Python等编程语言环境。OpenCV的calibrateCamera函数用于计算内参和外参，同时提供校正畸变的功能。 4. Halcon Halcon是一种工业级的机器视觉软件，其标定功能强大且适合自动化生产环境。Halcon提供了完整的2D和3D相机标定解决方案，包括多种标定模板和高级算法，能处理复杂环境下的标定任务。 在进行相机标定时，需要考虑的关键因素包括图像质量、标定物体的选择和放置、光照条件以及图像的多样性。标定结果可以应用于各种应用，如自动驾驶、无人机导航、机器人视觉和产品检测等。通过这些方法，可以提高图像处理的准确性和鲁棒性，减少由于镜头畸变带来的误差。