Matlab张正友摄像机标定详解：关键概念与误差分析

Matlab张正友标定详解文档深入讲解了在计算机视觉领域中，如何使用Matlab进行摄像机标定的细节。标定过程涉及的关键概念包括： 1. 旋转矩阵与旋转矢量: 在Matlab的摄像机标定中，旋转矩阵(Rc_ext)是由旋转矢量(omc_ext)通过Rodrigues公式计算得出的，用于描述摄像头坐标系与网格坐标系之间的旋转关系。这个公式确保了从一个坐标系到另一个坐标系的旋转转换精确。 2. 坐标变换: 摄像头坐标系中的点与网格坐标系中的点之间存在线性变换，由旋转矩阵和平移矢量决定。具体来说，一个点在摄像机坐标系下的坐标可以通过公式XXc = Rc_ext * XX + Tc_ext 来计算，其中cc是主点坐标，代表摄像机的光学中心。 3. 再投影与再投影误差: 再投影指的是利用已知的标定参数，将物体空间的点投影回相机的各个视图，形成新的图像。再投影误差则是新投影点与原始图像中对应像素点的差异，反映了标定精度。Matlab通过颜色编码不同帧来展示这些误差。 4. 摄像机参数的理解: 在标定结果中，焦距可能有两个值，这是因为在像素尺寸不一致的情况下，横纵方向的焦距计算是不同的。实际上，这反映了像素尺寸对焦距测量的影响。 5. 像点与物点位移的转换: 当知道了像点在图像中的位移后，可以利用实际焦距值(fcr1和fcr2)来推算出相对应的物点在三维空间中的位移。通过公式像点位移 / fcr = 物点位移 / 物距，可以进行这种转换，其中像点位移沿x和y方向，物点位移则是沿相应坐标轴。 总结来说，Matlab张正友标定详解文档详细介绍了摄像机标定过程中涉及到的几何变换、误差分析和参数理解，这对于理解和应用计算机视觉技术至关重要。通过这些步骤，研究人员和工程师能够准确地校准摄像头，提高图像处理和三维重建的质量。