MATLAB相机标定教程：从入门到精通

"这篇教程是关于使用MATLAB进行相机标定和校准的中文指南，适合需要理解相机标定过程的初学者。教程涵盖了单相机标定的基本步骤，包括使用相机标定APP来获取和评估内外参数，以及如何提高标定精度。" 在计算机视觉领域，相机标定是至关重要的一步，它能够校正相机固有的光学误差，如镜头畸变，从而使图像数据更准确地反映现实世界。MATLAB提供了用户友好的相机标定APP，简化了这一过程。 首先，了解相机标定的目的是估算相机的内参数（如焦距、主点坐标）和外参数（如相机位置和姿态），以及镜头的畸变系数。这些参数在应用场景如目标检测、三维重建、机器人导航等中起到关键作用。 教程中提到的单相机标定工作流程包括六个步骤： 1. 准备标定所需的图片、相机和标定板，例如棋盘格图案。 2. 在APP中加载这些包含标定板的图片。 3. 进行相机的标定，APP会自动检测并识别棋盘格的角点。 4. 评估校准的精度，通过比较标定前后图像中棋盘格角点的位置差异。 5. 如有必要，可以调整参数以优化结果。 6. 最后，保存输出的参数对象，供后续计算视觉算法使用。 为了获得最佳标定效果，应遵循一些提示： - 使用10至20张不同角度和光照条件的图片。 - 图像应为无损格式，如PNG，以减少压缩引入的误差。 - 标定板应放置于平整无缺陷的表面上，避免影响标定精度。 - 棋盘格的大小需要预先测量，且应有偶数行和奇数列，以便确定标定板的方向。 - 摄像头设置应保持不变，如焦点和缩放，避免自动对焦和变焦。 - 尽量减少背景杂乱，提高角点检测的速度和准确性。 此外，若需要自定义标定板或使用特定的标定方法，可以利用MATLAB的相机标定函数，如`cameraCalibrator`，该函数属于MATLAB的几何相机校正模块。 这个中文教程详细介绍了如何在MATLAB中进行相机标定，对想要深入理解或实践相机标定的用户来说非常有用。通过遵循教程中的步骤，用户可以有效地校准自己的相机，提升计算机视觉应用的性能。