Matlab实现张正友相机内外参数标定教程

摄像头内外参数标定是计算机视觉中的关键步骤，特别是在使用Matlab进行图像处理时。本文将详细介绍张正友提出的相机标定方法，并遵循严谨的标定流程以确保结果的准确性。 首先，标定过程的基础是相机的稳定性。在标定期间，相机应固定在既定位置，确保在整个过程中镜头的光学系统和与小车或其他参照物的相对位置保持不变。这样可以减少误差来源，提高标定精度。 其次，镜头的光圈和对焦是标定前的重要步骤。需调整相机光圈至能清晰捕捉到室内光线下的平面靶标，然后精细调整对焦，确保靶标图像清晰可见。目标是获取高质量的角点图像，这对于后续的参数估计至关重要。 接着，通过在相机视野内反复摆放（至少20到25次）平面靶标，覆盖不同角度和位置，拍摄多张靶标图片。这些图片用于提供丰富的视角信息，有助于标定过程中模型的构建和参数估计。 进入Matlab标定工具箱的操作流程如下： 1. 将所有用于标定的图像存放在指定文件夹，并在Matlab中切换到该文件夹，以便于调用和管理图像。 2. 运行calib_gui函数，打开标定工具箱的主界面，用户可以直观地操作和配置标定过程。 3. 在工具箱界面上，输入标定图像的基名和格式，然后所有图像会自动加载。载入后的图像会以缩略图形式显示，方便查看和操作。 4. 使用“Extractgridcorners”按钮提取图像中的角点。用户可以选择所有图像或指定特定索引，然后设置一个11x11像素的有效窗口大小。在选择角点时，需要尽可能精确，以避免误检测。 5. 首张标定图像会被显示，用户需要手动选取棋盘格的四个角点。这一步骤对于确定内参数矩阵（如焦距、主点坐标等）至关重要。 整个标定过程不仅涉及硬件的稳定性和相机设置，还包括了软件工具的熟练应用。通过以上步骤，Matlab的标定工具箱可以帮助用户准确地获取和估计相机内外参数，从而在后续的图像处理和三维重建任务中获得高质量的结果。