Matlab 2015双目摄像头标定：参数解析与应用

"Matlab 2015用于双目标定参数，涉及摄像头的内部参数、相对位置参数、畸变校正等关键要素。" 在计算机视觉领域，双目标定参数是实现立体视觉和3D重建的重要步骤。Matlab 2015 提供了强大的工具来处理这一过程。双目标定不仅包括每个单个摄像头的内部参数标定，还涉及到两个摄像头之间的相对位置关系，即右摄像头相对于左摄像头的旋转矩阵(R)和平移向量(T)。 内部参数通常包括相机的内核矩阵(Intrinsic Matrix)，径向畸变系数(Radial Distortion)和切向畸变系数(Tangential Distortion)。内核矩阵描述了摄像头的焦距f和成像平面的原点(cx, cy)，而畸变系数则用于校正由于镜头光学特性或装配误差导致的图像失真。径向畸变由k1, k2, k3三个参数控制，切向畸变由p1, p2两个参数决定。在实际应用中，通常只需k1和k2即可达到较好的校正效果，但为了更高的精度，可能会考虑k3及p1, p2。 标定过程通常使用棋盘格图案作为参照物，因为其有明确的几何结构，便于计算特征点。每个特征点在世界坐标系中的精确位置是已知的，通过对多个不同角度拍摄的棋盘格图像进行分析，可以计算出摄像头的内外参数。内参写入到Left/Right_Matrix.xml文件，畸变参数写入到Left/Right_dist.xml文件，注意在写入时要确保参数顺序正确，否则将导致后续处理的误差。 旋转和平移参数(RotationOfCamera2, TranslationOfCamera2)描述了两个摄像头之间的相对姿态，这对于同步捕获图像并进行立体匹配至关重要。一旦这些参数被准确地计算出来，就可以用于恢复场景的深度信息，从而实现3D重建或其他相关应用。 总结起来，Matlab 2015在双目标定参数方面提供了全面的工具和支持，涵盖了摄像头内部参数标定、相对位置估计以及畸变校正等核心环节，是进行计算机视觉研究和开发的强大平台。正确理解和运用这些参数对于优化立体视觉系统的性能至关重要。