基于双目立体视觉成像原理的matlab双相机标定实例

资 源 简 介

基于双目立体视觉成像原理的matlab双相机标定实例

详 情 说 明

双目立体视觉是模拟人类双眼感知深度的一种技术，通过两个相机从不同角度拍摄同一场景，利用视差原理计算物体的三维坐标。在Matlab中实现双相机标定通常需要以下步骤：

标定板准备 使用棋盘格或圆形阵列标定板，确保其图案具有高对比度且角点清晰。标定板需在双相机的共同视野内以不同姿态拍摄多组图像（建议10-20组），覆盖画面各个区域以提高标定精度。

单相机标定 分别对左右相机进行单目标定，计算内参矩阵（焦距、主点坐标、畸变系数等）。Matlab的Camera Calibrator工具箱可自动提取标定板角点，通过非线性优化消除径向和切向畸变。

立体标定 联合两组图像计算相机间的外参（旋转矩阵R和平移向量T），确定双相机相对位置关系。Matlab的`stereoCameraCalibrator`工具可优化双相机几何约束（如极线校正），确保对应点在同一水平线上。

重投影误差验证 检查标定结果的均方根误差（RMSE），一般低于0.5像素视为有效。误差较大时需检查标定板拍摄角度是否多样，或重新采集数据。

深度计算与应用 标定后可通过视差图生成深度信息，结合`disparity`和`reconstructScene`函数实现3D点云重建。注意基线距离（双相机间距）越大，远距离测距精度越高，但会缩小共同视野范围。

扩展思考：实际应用中需考虑环境光照变化、标定板制造误差的影响。工业场景可能采用主动红外标定板或加入温度补偿算法。标定结果可直接导出为OpenCV等框架兼容的YAML/XML格式，便于跨平台部署。