MATLAB交互式多算法摄像机标定工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目集成多种摄像机标定算法，包括张正友标定法、圆形标定板及鱼眼相机标定。提供图形化交互界面，逐步引导用户完成标定过程，无需编程经验。支持定制化选择算法，适用于不同标定场景。

详 情 说 明

MATLAB交互式多算法摄像机标定工具箱 (MACC)

项目介绍

MATLAB交互式多算法摄像机标定工具箱（Multi-Algorithm Camera Calibration Toolbox, MACC）是一个功能强大的摄像机参数标定解决方案。该工具箱集成了多种经典与现代标定算法，通过直观的图形化界面引导用户完成整个标定流程，无需编程基础即可获得精确的相机内外参数和畸变系数。无论是单目、双目还是多目相机系统，MACC都能提供可靠的标定结果和全面的可视化分析。

功能特性

• 多算法标定引擎：整合张正友标定法、基于圆形标定板的标定、鱼眼相机标定等多种算法，支持算法比较与选择
• 图形化交互界面：基于MATLAB App Designer构建的向导式操作界面，直观引导标定步骤
• 全面标定支持：支持单目、双目及多目相机的内外参数、畸变系数计算
• 可视化验证分析：提供重投影误差分布、标定板姿态3D显示、畸变矫正对比等分析工具
• 多格式兼容：支持JPG、PNG等常见图像格式和棋盘格、圆形网格、Charuco板等多种标定板模式
• 自动报告生成：可生成包含精度指标和可视化结果的完整标定报告

使用方法

1. 准备标定图像：拍摄10-20张不同角度、位置的标定板图像
2. 启动工具箱：运行主程序进入图形化操作界面
3. 配置标定参数：输入标定板格子尺寸、行列数、标定板类型等参数
4. 选择标定算法：根据相机类型和需求选择合适的标定算法
5. 执行标定流程：按照界面引导完成图像加载、角点检测、参数计算等步骤
6. 分析结果：查看标定精度指标，利用可视化工具验证标定效果
7. 导出结果：保存标定参数文件和标定报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox（推荐）
• 至少4GB内存，建议8GB以上
• 支持OpenCV集成的MATLAB版本

文件说明

主程序文件整合了图形用户界面的初始化、标定流程的核心控制逻辑以及多算法调度引擎。它负责创建交互式操作环境，协调图像数据加载、标定参数配置、算法执行与结果验证等全过程，同时生成标定报告和导出功能所需的各项数据与可视化元件。