Matlab视觉传感器标定教程：单目与双目标定步骤

"基于Matlab的视觉传感器标定文档主要介绍了如何使用Matlab进行相机标定的过程，包括单目标定和双目标定，旨在建立摄像机成像模型，确定三维几何位置与图像点的关系。" 在计算机视觉领域，相机标定是至关重要的一步，它能够校正相机的几何失真，并提供从三维世界坐标到二维图像坐标转换的数学模型。Matlab提供了方便的工具箱来实现这一过程。以下是对文档中提到的步骤的详细解释： 1. **工具箱获取与配置**： - 首先，你需要从指定网址下载Caltech Camera Calibration Toolbox for MATLAB，并将其解压缩到Matlab的搜索路径下，确保Matlab能够找到并运行其中的函数。 2. **标定板准备**： - 标定板通常是一个带有网格的棋盘图案，可以从同一网址获取示例。这个棋盘图在标定过程中作为已知几何结构，用于计算相机参数。 3. **单目标定步骤**： - **采集图像**：使用相机从不同角度拍摄标定板的至少6张图像，理想情况下是20张，以便获得更准确的结果。 - **检测角点**：在每张图像上应用`cvFindChessboardCorners`函数检测棋盘格的角点，然后使用`cvFindCornerSubPix`细化这些角点的位置。 - **存储角点坐标**：所有图像的角点坐标存储在`image_points`矩阵中。 - **初始化三维坐标**：假设所有角点在世界坐标系中的Z坐标为0，将它们的X和Y坐标存储在`object_points`矩阵中。 - **计算内、外参数**：调用`cvCalibrateCamera2`函数计算相机的内参数矩阵（描述相机内部特性，如焦距、主点位置等）和外参数矩阵（描述相机相对于标定板的位置和姿态）。外参数通常表示为旋转矢量和平移矢量，可以使用`cvRodrigues2`转换为旋转矩阵。 4. **单目标定流程**： - 将Calib Toolbox的文件夹复制到Matlab的toolbox目录下，然后在Matlab环境中运行`calib`命令，启动标定界面。 - 用户可以通过图形用户界面交互式地导入图像、选择角点、调整参数并执行标定。 5. **双目标定**： - 双目标定通常用于立体视觉系统，涉及两个相机的同步标定，目的是获取两个相机之间的相对位置和姿态。虽然文档没有详细说明双目标定的具体步骤，但基本流程与单目标定相似，只是需要处理两个相机的数据，并计算它们之间的几何关系。 通过以上步骤，你可以使用Matlab完成相机标定，得到相机模型，从而在后续的计算机视觉任务中，如物体识别、跟踪或3D重建中，更准确地处理图像数据。