MATLAB单相机标定教程：完整步骤与实例

单相机标定是计算机视觉中的一个重要环节，主要用于校正摄像头的内参数和外参数，以消除因镜头畸变、安装误差等因素造成的图像失真。在MATLAB中，利用标定工具箱进行这一过程相对便捷。以下是标定的具体步骤： 1. 准备工作： - 下载包含20张（或25张）棋盘图案的校准图像文件calib_example.zip，并将其解压至名为calib_example的文件夹中。 - 在MATLAB环境中，导航到该文件夹，以便访问图像。 2. 读取和预处理图像： - 使用内置函数`read`逐个读取图像，如I_1, I_2, ..., I_20，并将图像数量存储在变量n_ima中。如果内存不足，可以考虑使用内存效率模式的工具箱版本。 3. 角点提取： - 在相机校准工具窗口中，点击“提取网格角落”按钮。选择所有图像进行角点检测，或者输入空参数以使用默认设置。工具会自动计算棋盘格的方块数量，通常无需手动输入。但在极端扭曲的镜头下，可能需要手动校正。 4. 主标定： - 提取的角点用于运行主标定算法，此过程涉及到计算相机的内部参数矩阵（焦距、光心等）和外部参数（旋转和平移矩阵），这些参数描述了相机与世界坐标系之间的关系。 5. 结果显示与控制： - 标定完成后，工具箱会显示校准结果，包括图像的校正效果。用户可以通过查看校正后的图像和评估误差来判断标定的精度。 6. 图像处理： - 可以对图像进行缩放、裁剪和去畸变操作，以便在后期处理中获得更准确的结果。这些操作对减少图像失真和提高后续分析的准确性至关重要。 7. 数据输出： - 标定结果通常以不同格式（如XML、TXT等）输出，供进一步的计算机视觉应用使用，如三维重建、物体识别等。 单相机标定是计算机视觉中的一项基础任务，MATLAB提供的工具箱简化了这一过程。通过逐步执行上述步骤，新手也能逐步掌握标定技巧，确保后续应用中的图像处理和分析更为精确。