基于MATLAB的Tsai两步法摄像机标定系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了经典的Tsai两步法摄像机标定算法，通过输入世界坐标点及对应像素坐标，自动计算摄像机内外参数（如焦距、主点、畸变系数、旋转平移矩阵），提供完整标定流程并支持多组数据处理。

详 情 说 明

基于Tsai两步法的摄像机标定系统

项目介绍

本项目实现了经典的Tsai两步法摄像机标定算法，能够通过已知的世界坐标系点及其对应的图像像素坐标，精确计算摄像机的内外参数。系统提供完整的标定流程，支持多组标定数据的批量处理，并包含精度验证功能，适用于计算机视觉、机器人导航等领域的摄像机参数标定需求。

功能特性

• 经典算法实现：采用Tsai两步法标定算法，保证标定精度
• 非线性优化：集成Levenberg-Marquardt算法进行参数优化
• 畸变校正：支持图像坐标系的径向畸变校正
• 批量处理：支持多组标定数据的并行处理
• 精度验证：提供重投影误差等标定精度评估指标
• 完整报告：生成包含参数估计不确定度分析的标定报告

使用方法

输入数据准备

1. 世界坐标系点集：N×3矩阵，包含标定板上特征点的三维坐标
2. 图像像素坐标点集：N×2矩阵，对应特征点在图像中的像素坐标
3. 初始参数估计（可选）：焦距、主点坐标的初始猜测值
4. 标定板参数：网格尺寸、点间距等物理参数

标定流程

1. 准备标定数据文件
2. 运行标定程序
3. 查看输出的标定参数和精度报告
4. 验证标定结果

输出结果

• 内参数矩阵（3×3）：包含焦距(fx,fy)和主点坐标(cx,cy)
• 外参数集合：每个视角的旋转矩阵（3×3）和平移向量（3×1）
• 畸变系数：径向畸变参数k1,k2
• 重投影误差：标定精度评估指标
• 标定报告：包含参数估计的不确定度分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 优化工具箱
• 统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件实现了完整的摄像机标定流程，包括数据读入与预处理、初始参数估算、非线性优化求解、畸变系数计算、重投影误差分析以及标定结果输出等核心功能。该文件整合了标定算法的各个模块，提供了从原始数据到最终参数的一站式解决方案，并包含精度验证和报告生成能力。