单相机标定全流程指南：从理论到实践

"这篇资源详细介绍了摄像机标定的步骤和程序，主要针对单相机标定，涵盖了相机标定的基本概念、工作流程、注意事项以及如何准备标定板和捕获图像。" 摄像机标定是计算机视觉领域的一个关键环节，它涉及到对相机内参数、外参数和镜头畸变参数的估计，以便于后期图像处理和三维重建等应用。通过标定，可以校正镜头的畸变，使得拍摄的图像更加真实，进一步提升后续计算的准确性。 单相机标定的工作流程主要包括以下几个步骤： 1. 准备阶段：需要准备一些包含标定板的图片，标定板通常选择棋盘格图案，因为它容易检测且提供了丰富的特征点。图片数量建议在10到20张之间，格式最好为未压缩或无损压缩的PNG。标定板应贴在光滑表面，避免表面缺陷影响标定结果。棋盘格的边长需预先测量，且需确保一边有偶数个方格，另一边有奇数个，以帮助软件识别方向。 2. 图片加载：将准备好的图片导入标定程序。 3. 相机校准：程序会自动检测棋盘格角点，然后基于这些角点计算内参数、外参数和畸变参数。 4. 评估精度：标定完成后，可以通过检查标定结果来评估其精度，例如观察校正后的图像是否改善了畸变情况。 5. 参数调整：如果需要更高的精度，可以手动调整一些参数，如棋盘格检测的阈值，然后重新运行标定。 6. 输出参数：最后，将标定得到的参数保存，供后续的计算机视觉算法使用。 MATLAB 提供了专门的相机标定APP，用户可以通过工具条或者命令行输入“cameraCalibrator”来启动。在某些情况下，应用的默认设置就能满足需求，但若需进一步优化，可以利用MATLAB中的几何相机校正函数。 在实际操作中，要确保相机设置稳定，如固定焦距，避免自动对焦，并且在不同角度和光照条件下捕获标定板图像，以增加标定的鲁棒性。同时，减少背景杂乱也有助于提高角点检测的速度和准确性。 摄像机标定是一个涉及多方面细节的过程，包括标定板的选择、图片质量的控制以及相机的设置等，而MATLAB提供了一套完整的工具和流程来辅助用户完成这一过程。