华为荣耀30Pro相机标定及参数分析

"该文档介绍了使用Matlab进行相机标定的过程，具体涉及华为荣耀30pro后置主摄的相机参数标定，包括相机的空间分辨率、焦距以及标定后的内外参数。" 在计算机视觉领域，相机标定是至关重要的一步，它能校正相机的几何失真，提供准确的三维空间到二维图像的映射关系。在这个过程中，我们使用了Matlab的图像处理与计算机视觉工具箱中的CameraCalibrator，这是一款强大的标定工具。 华为荣耀30pro后置主摄具有4000万像素的超感光摄像头，其空间分辨率是3840*2160，等效35mm胶片焦距为27mm。为了进行标定，我们需要一组标定图像，这里使用了共12幅棋盘格图案的图像。棋盘格的每个边长设置为25mm，这是标定过程中的重要参考值，用于计算真实世界坐标与图像像素坐标之间的关系。 标定过程主要包括以下步骤： 1. 在Matlab中启动CameraCalibrator工具箱，导入12幅棋盘格图像。 2. 设置棋盘格的实际尺寸，即每格边长25mm。 3. 预览并检查图像，确保工具箱能正确检测到棋盘格的角点。 4. 点击“Calibrate”进行相机标定，计算出相机的内参数和外参数。 5. 通过“Export Camera Parameters”导出标定结果，这些参数可以在Matlab的工作空间中查看。 标定后得到的相机内参数主要包含内在矩阵，它描述了相机的光学中心位置、焦距和像素大小的关系。在命令行或工作区，可以查看cameraParams.IntrinsicMatrix来获取这些信息。 外参数则包括旋转矩阵和平移向量，它们描述了相机相对于标定板的位置和方向。旋转矩阵是一个3x3的矩阵，表示了相机坐标系与世界坐标系之间的相对旋转，而平移向量则表示了两者之间的平移距离。在示例中，提供了多个旋转矩阵（如ans(:,:,1)到ans(:,:,8)），这可能是因为在不同角度下进行了多次标定。 整体平均误差0.59像素表明标定的精度较高，意味着相机捕获的图像可以被准确地转换为三维空间坐标。这些标定参数可以用于后续的图像处理任务，如物体识别、定位、追踪等，从而提高计算机视觉算法的性能和准确性。