matlab代码实现相机标定

资 源 简 介

matlab代码实现相机标定

详 情 说 明

相机标定是计算机视觉中的基础任务，尤其在双目视觉系统中，准确的标定结果直接影响到三维重建的精度。MATLAB因其强大的矩阵运算和图像处理能力，成为实现相机标定的理想工具。

在双目视觉系统中，相机标定的核心目标是求出两个相机的投影矩阵。这些矩阵描述了三维空间点到二维图像平面的映射关系。标定过程通常包含以下关键步骤：

数据采集：使用标定板（如棋盘格）在不同角度拍摄多组图像，确保覆盖相机视野的各个区域。

特征点检测：自动提取标定板角点作为特征点，这些点的图像坐标和世界坐标将用于后续计算。

单相机标定：对每个相机单独计算内参（如焦距、主点坐标、畸变系数）和外参（旋转矩阵和平移向量）。内参描述相机自身属性，外参描述相机在世界坐标系中的位姿。

投影矩阵求解：将内参和外参结合，得到投影矩阵。对于双目系统，两个相机的投影矩阵可以进一步用于计算立体校正参数。

数据检验：通过重投影误差评估标定结果的准确性。将标定板的三维点重新投影到图像平面，与检测到的实际点坐标比较，误差越小说明标定越精确。

在MATLAB中，可以利用内置的相机标定工具箱（如Camera Calibrator）简化流程，也能通过编程实现更灵活的控制。对于双目系统，还需额外计算两个相机之间的相对位姿（基线距、旋转等），为后续立体匹配提供基础。标定完成后，投影矩阵将直接服务于三维点云重建、深度估计等视觉任务。