MATLAB单相机标定全流程指南：步骤与精度优化

MATLAB单相机校准是一个重要的计算机视觉技术，用于估计相机的内在参数、外在参数以及镜头畸变系数。这项任务在各种应用场景中至关重要，例如图像矫正、平面物体测量和多摄像头三维重建等。通过遵循特定的工作流程，用户可以确保相机标定的准确性。 工作流程主要包括以下步骤： 1. 准备阶段：确保有足够的高质量图片，其中包含一张或多张标定板。标定板应是专用的棋盘样式，具有明显的黑白相间的方格，且长边与x轴相对。建议使用10到20张图片以提高精度，且图像应保持清晰，无背景干扰。 2. 图片加载：在MATLAB环境中，通过Toolstrip打开Camera Calibrator应用程序，或通过命令提示符输入`cameraCalibrator`调用该工具。 3. 相机校准：导入图片后，开始校准过程。MATLAB提供了一系列的几何相机校准函数，这些函数会帮助分析图片中的特征点，识别标定板并计算相应的参数。 4. 精度评估：校准完成后，评估校准结果的准确度。如果满足要求，无需进一步调整；若需提升，可以通过调整参数优化校准过程。 5. 输出参数：最后，生成包含校准参数的对象，这些参数可以用于后续的计算机视觉应用，如图像去畸变、深度估计或立体视觉。 6. 参数调整：对于特定应用场景，可能需要根据实际需求调整参数，比如调整内参矩阵、畸变系数等，以提高处理性能。 值得注意的是，标定板的设置和相机的使用对结果有直接影响。确保相机保持固定距离和角度拍摄，避免图像变形，并在可能的情况下使用手动对焦。同时，标定板的尺寸和布局也必须符合特定的规格，以保证标定程序的正确执行。 MATLAB的单相机校准是一个细致而关键的过程，它涉及到图像处理技术、数学模型和实际硬件操作的结合，对于高质量的计算机视觉应用来说，是一个基础且必要的步骤。