MATLAB相机标定工具包使用说明

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0 下载量 15 浏览量 更新于2024-10-30 收藏 24.72MB ZIP 举报
资源摘要信息:"hsuyeep-Afaac_matlab_calib.zip是一个包含在MATLAB环境下进行相机校正或图像校正操作的工具箱。'相机校正'是计算机视觉中的一个基本问题,它包括相机标定和图像矫正,目的是为了获得更精确的相机参数和纠正图像扭曲。这通常在机器视觉系统设计和实现过程中是非常关键的步骤,以确保从相机获取的图像更接近现实世界的真实场景。 MATLAB(Matrix Laboratory的缩写)是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言,广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。MATLAB允许用户以矩阵为基本单位进行运算和函数的绘图,非常适合于矩阵运算、信号处理、控制系统、图像处理以及通信等领域的应用。 在这个工具包中,可能包含了以下几个关键知识点: 1. 相机标定技术:用于估计相机的内部参数(焦距、主点等)和外部参数(旋转、平移等)。这些参数可以用于模拟相机成像过程,为图像中的几何问题提供解决方案。 2. 图像矫正算法:当拍摄的照片或视频中出现透视畸变时,可通过图像矫正算法进行修正,使图像看起来更加自然。这对于视觉系统来说是至关重要的,例如自动导航、物体识别等。 3. 工具箱的使用方法:如何在MATLAB环境中加载和运行该工具箱,进行相机标定和图像矫正的具体步骤。 4. 数据处理和分析:对于获取的相机参数,进行数据后处理,比如图像增强、滤波等,以改善图像质量。 5. 应用案例分析:工具箱中可能会包含一些实际应用的案例,例如在工业检测、机器人导航、AR/VR等场景下如何应用这些技术进行问题解决。 由于没有更多的文件内容和具体细节,以上知识点是基于文件名"hsuyeep-Afaac_matlab_calib.zip"的假设性推断。对于用户来说,使用此类工具箱通常需要一定的MATLAB编程基础和对计算机视觉概念的理解。此外,在实际操作中可能还需要配合相机和图像处理硬件的使用。"

for (int camera_index = 0; camera_index < this->m_safe_camera_list.size(); ++camera_index) { camera* cam = &(this->m_safe_camera_list[camera_index]); if (cam->m_is_exter_calib_check_mark == true) { // as a Internal reference K of the camera, the K-1 is : // 1/ax 0 -px/ax // 0 1/ay -py/ay // 0 0 1 Eigen::Matrix3f invk; invk.setIdentity(); invk(0, 0) = 1.0 / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(0, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(0, 2) / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(1, 1) = 1.0 / cam->m_inter_calib(1, 1); invk(1, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(1, 2) / cam->m_inter_calib(1, 1); Eigen::Vector3f tmp_t_verts = cam->m_exter_calib.topRightCorner(3, 1); Eigen::Matrix3f tmp_inv_r_mat= cam->m_exter_calib.topLeftCorner(3, 3).transpose(); Eigen::Vector3f tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts; for (int pose_index = 0; pose_index < cam->m_2D_pose_list.size(); ++pose_index) { Eigen::MatrixXf pose = cam->m_2D_pose_list[pose_index]; // check the pose's Confidence, if all the joints's confidiance is smaller than the gain, drop out float confidence = pose.row(2).maxCoeff(); if (confidence < this->m_joint_confidence_gian) { continue; }; my_radials tmpradials; tmpradials.m_2d_pose = pose; tmpradials.m_root_point = tmp_root_point; tmpradials.m_radials_points = (invk * pose.topRows(2).colwise().homogeneous()).colwise().normalized(); tmpradials.m_radials_points = tmp_inv_r_mat * tmpradials.m_radials_points; tmpradials.m_3d_pose_ID = -1; tmpradials.m_camera_index = camera_index; tmpradials.m_poes_index = pose_index; tmpradials.m_pose_confidence = pose.row(2).leftCols(7).sum(); this->m_3d_radials.push_back(tmpradials); } } }

2023-06-13 上传