MATLAB相机标定教程与OpenCV应用

MATLAB是一种强大的数学软件，常用于计算机视觉和图像处理领域，其中相机图像标定是一个关键步骤，它能够确定相机的内部参数（intrinsics）和外部参数（extrinsics）。本文将详细介绍如何使用MATLAB的内置标定工具箱进行相机图像标定，并结合OpenCV进行立体视觉应用。 首先，环境配置是标定过程的基础。用户需将MATLAB的Camera Calibration Toolbox解压至特定文件夹，例如"TOOLBOX_calib"，并将其路径添加到MATLAB的搜索路径中。这可以通过File -> SetPath -> Add Folder To Path功能来完成，确保MATLAB能正确识别和加载所需的工具。 接下来，准备工作包括组织好待标定的棋盘图片。通常，用户会为左右相机拍摄的相同场景中的棋盘图命名，如"left01.jpg"和"right01.jpg"，便于后期分析和管理。这些图片应存储在与标定工具箱同一目录下。 在MATLAB环境中，通过calib_gui命令启动标定工具，选择标准模式后，用户需输入图片的基名（如"right"）和格式，然后工具会自动读取并显示这些图片。此时，用户需要通过命令行交互，指定棋盘角点的搜索窗口大小，以便准确地定位角点。虽然窗口大小可以适当放宽，但需避免过大导致错误检测。 接着，用户需要手动选择每个棋盘图中的角点，通常是四个外边缘的内角点。程序会根据这些点自动检测并标记剩余的角点。在整个过程中，用户应仔细检查标记的准确性，因为标定结果的精度很大程度上取决于这些关键点的精确性。 完成单个目标的标定后，MATLAB会生成相应的内参数矩阵（intrinsic parameters matrix）和外参数矩阵（extrinsic parameters matrix），这些都是后续立体视觉任务的关键输入。这些参数可以用来校正图像，使得不同视点下的相机坐标系对齐，从而实现像点的匹配和深度计算。 最后，将MATLAB得到的结果导入到OpenCV中，通过stereoRectify函数进行图像的立体校正。这个函数接受标定矩阵、畸变系数等参数，将左右摄像头的图像转换到统一的坐标系下，以便进行深度估计和其他立体视觉算法的应用。 总结来说，MATLAB的相机图像标定工具提供了一种直观且灵活的方法，帮助用户获取必要的相机参数，这对于基于视觉的机器人导航、3D重建等应用至关重要。结合OpenCV，开发者可以进一步优化立体视觉系统，提升整个系统的性能和精度。