MATLAB实现张正友平面模板法摄像机内参数标定系统

资 源 简 介

本项目基于张正友标定法，通过MATLAB实现摄像机内参数的自动标定。用户只需提供多角度平面标定板图像，系统即可计算焦距、主点坐标和畸变系数，附带详细算法推导与流程解析。适合计算机视觉研究和工程应用。

详 情 说 明

张正友平面模板法摄像机内参数标定系统

项目介绍

本项目实现了张正友(Zhang Zhengyou)提出的经典摄像机标定算法。该算法基于平面模板的透视投影模型，通过采集多张不同角度的标定板图像，自动计算摄像机的内参数（包括焦距、主点坐标、畸变系数等）和外参数。系统结合了单应性矩阵估计、参数分解和非线性优化技术，为机器视觉、三维重建和机器人导航等应用提供高精度的摄像机标定解决方案。

功能特性

• 完整的标定流程：实现从图像特征提取到参数优化的全过程自动化处理
• 高精度参数估计：采用Levenberg-Marquardt算法进行非线性优化，最小化重投影误差
• 全面的输出结果：提供内参数矩阵、畸变系数、外参数和精度评估报告
• 详细原理说明：包含算法数学推导和实现步骤的详细注释，便于学习和理解
• 实用性强：支持常见的棋盘格和圆点阵列标定板，适应实际应用场景

使用方法

1. 准备标定图像：拍摄至少5张不同角度的标定板图像，确保标定板在图像中清晰完整
2. 配置参数：设置标定板的实际物理尺寸（如方格宽度）和图像分辨率
3. 运行标定程序：执行主程序开始自动标定过程
4. 获取结果：系统将输出标定参数和精度评估报告，包括重投影误差分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 优化工具箱(Optimization Toolbox)
• 支持常见图像格式（JPG、PNG等）

文件说明

主程序文件实现了标定系统的核心功能，包括图像特征点自动提取、单应性矩阵计算、初始内参数估计、畸变系数求解、非线性优化精炼以及重投影误差分析等完整标定流程。该文件通过模块化设计将复杂的数学运算封装为可调用的函数，确保算法执行的效率和准确性，同时提供详细的处理日志和中间结果输出，便于用户理解算法执行过程和调试分析。