基于MATLAB的摄像机的标定与实现
基于matlab的视觉传感标定实验
基于matlab的视觉传感标定实验
1.收集标定板图像：使用相机拍摄一系列标定板图像，尽量涵盖整个视野范围，并确保标定板在不同位置和角度下都能得到良好的图像。
2.提取角点：使用MATLAB的图像处理工具箱，例如corner函数，从标定板图像中提取角点的像素位置。
3.计算相机参数：使用MATLAB的相机标定工具箱，例如Camera Calibration Toolbox，根据提取到的角点像素位置和已知的标定板的实际尺寸，计算相机的内参数（例如焦距、光心等）和外参数（例如相机的位置和方向）。
4.评估标定结果：使用MATLAB的评估工具，例如reprojectionErrors函数，对标定结果进行评估，以确定相机标定的准确度。
5.应用标定结果：根据得到的相机参数，将标定结果应用于后续的图像处理或计算机视觉任务中，例如图像校正、三维重建、目标检测等。
张正友标定法matlab代码
张正友标定法是相机标定中常用的一种方法，通过该方法可以实现相机内外参数的标定。
在使用张正友标定法进行相机标定时，需要编写相应的matlab代码来实现算法。
下面将介绍如何使用matlab实现张正友标定法，并给出相应的matlab代码。
1. 准备标定板图像首先需要准备一组包含标定板的图像，标定板上应具有特定的特征点，例如棋盘格。
这些图像将用于计算相机的内外参数。
2. 读取标定板图像使用matlab的imread函数读取准备好的标定板图像，将图像存储为一个cell数组。
```matlabimages = cell(1,N);for i = 1:Nfilename = ['image',num2str(i),'.jpg'];images{i} = imread(filename);end```3. 提取标定板角点利用matlab的detectCheckerboardPoints函数提取标定板图像中的角点坐标，将提取的角点保存到一个cell数组中。
```matlabimagePoints = cell(1, N);for i = 1:NI = images{i};[imagePoints{i}, boardSize] = detectCheckerboardPoints(I); end```4. 标定相机参数使用matlab的estimateCameraParameters函数对提取的角点进行相机参数标定，得到相机的内外参数。
```matlab[cameraParams, imagesUsed, estimationErrors] = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints,'EstimateSkew', true, 'EstimateTangentialDistortion', true);```5. 查看标定结果可以利用标定得到的相机参数对新的图像进行矫正，并查看标定结果的精度。
相机标定过程（opencv）+matlab参数导入opencv+matlab标定和矫正
相机标定过程（opencv）+matlab参数导⼊opencv+matlab标定和矫正%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%⾟苦原创所得，转载请注明出处%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%start -- 摄像机标定 ---------------------------------------------->摄像机标定的数学过程如下标定事先选⽤棋盘格要注意⼀些问题,张正友论⽂中建议棋盘格数⼤于7*7。
opencv标定时候对正⽅形的棋盘格标定板是不能识别的,需要长⽅形的标定板。
张正友论⽂中建议每次拍摄标定板占50%以上，但这是对畸变并不是很⼤的普通相机⽽⾔的，对于球⾯相机是不适⽤的，相反球⾯相机标定使⽤的标定板占⽐应该较⼩⽐较好（对于格⼦并不是⾮常密的棋盘格⽽⾔），原因是因为棋盘格每个⾓点之间的距离越⼤，这段距离之间的可能发⽣畸变的点越多，如果占⽐过⼤就⽆法将形变体现在棋盘格中。
棋盘格的选⽤应该根据实际需要选⽤，对于要求精密识别的情况，则需要⾼精度的棋盘格，相应的价格也会较⾼；对于精度要求并不是很⾼的（如抓取）情况并不需要精度很⾼的标定板，也能够节省开⽀。
这⾥程序的实现是在opencv中,所以就⽤opencv的程序来说明具体的过程.注意各个版本的opencv之间的程序移植性并不好,以下程序是在opencv2.4.3下编制运⾏的,每⼀步的要⽤到的输⼊输出都做了红⾊标记.⽴体相机标定分为两个步骤,⼀个是单⽬标定(本⽂档第2步),另⼀个是双⽬标定单⽬标定获得相机的x,y轴的焦距;x,y轴的坐标原点位置;世界坐标系和平⾯坐标之间的旋转和平移矩阵,5个畸变系数双⽬标定获得两个相机成像平⾯之间的旋转和平移矩阵注意1.程序运⾏前需要插上摄像头,否则程序有可能不能正常运⾏2.单⽬标定(1).获取棋盘格图像for (int i=1; i<=19; i++)//输⼊左标定板图像{std::stringstream str;//声明输⼊输出流str << "./left" << i << ".jpg";//以名字⽅式把图像输⼊到流std::cout << str.str() << std::endl;//.str("")清除内容 .clear()清空标记位leftFileList.push_back(str.str());//.push_back从容器后向前插⼊数据leftBoardImage = cv::imread(str.str(),0);//⽤来显⽰即时输⼊的图像cv::namedWindow("left chessboard image");cv::imshow("left chessboard image",leftBoardImage);cv::waitKey(10);}(2).定义棋盘格的⾓点数⽬cv::Size boardSize(14,10)(3).程序定位提取⾓点这⾥建⽴的是理想成像平⾯(三维,第三维为0,单位为格⼦数)和图像坐标系(⼆维,单位是像素)之间的关系(a)⾸先声明两个坐标容器std::vector<cv::Point2f> imageCorners;//⼆位坐标点std::vector<cv::Point3f> objectCorners;//三维坐标点(b)初始化棋盘⾓点,令其位置位于(x,y,z)=(i,j,0),⼀个棋盘格为⼀个坐标值for (int i=0; i<boardSize.height; i++){for (int j=0; j<boardSize.width; j++){objectCorners.push_back(cv::Point3f(i, j, 0.0f));}}(c)直接使⽤opencv内函数找到⼆维⾓点坐标,并建⽴标定标定格⼦和实际坐标间的关系(像素级别)这个函数使⽤时,当标定板是长⽅形时可以找到⾓点,但是标定板是正⽅形时,就找不到,原因还未知.cv::findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners);(d)获得像素精度往往是不够的,还需要获得亚像素的精度cv::cornerSubPix(image,imageCorners, //输⼊/输出cv::Size(5,5),//搜索框的⼀半,表⽰在多⼤窗⼝定位⾓点cv::Size(-1,-1), //死区cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER + cv::TermCriteria::EPS,30, // max number of iterations//迭代最⼤次数0.01)); // min accuracy//最⼩精度注:TermCriteria模板类，取代了之前的CvTermCriteria，这个类是作为迭代算法的终⽌条件的，这个类在参考⼿册⾥介绍的很简单，我查了些资料，这⾥介绍⼀下。
三点标定法 matlab
三点标定法是一种常用的标定相机内部参数和外部参数的方法，可以通过拍摄已知标定板的图像来计算相机的内部参数和外部参数。
在MATLAB 中，可以使用以下步骤进行三点标定法的标定：
1. 准备标定板：选择一个已知尺寸和标定信息的标定板，例如棋盘格标定板。
将标定板放在相机前，使其完全覆盖相机的成像区域。
2. 拍摄标定板图像：使用相机拍摄标定板图像，确保图像清晰、无畸变。
3. 提取标定板特征点：使用特征点检测算法（如SURF、SIFT、ORB 等）从图像中提取标定板的特征点。
4. 计算基础矩阵：使用FindFundamentalMat 函数计算相机和标定板之间的基础矩阵。
5. 计算本质矩阵：使用RANSAC 算法计算相机的本质矩阵。
6. 计算相机参数：使用本质矩阵和基础矩阵计算相机的内部参数和外部参数。
7. 可视化标定结果：将标定结果可视化为相机的内部参数矩阵和外部参数矩阵。
需要注意的是，三点标定法需要拍摄至少三张标定板的图像，以确保标定结果的准确性。
同时，在拍摄图像时需要保持相机的位置和朝向不变，避免因相机位置和朝向的变化导致标定结果不准确。
Matlab摄像机标定+畸变校正
Matlab摄像机标定+畸变校正博客转载⾃：本⽂⽬的在于记录如何使⽤MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进⾏校正后的显⽰。
⾸先关于校正的基本知识通过OpenCV官⽹的介绍即可简单了解：对于摄像机我们所关⼼的主要参数为摄像机内参，以及⼏个畸变系数。
上⾯的连接中后半部分也给了如何标定，然⽽OpenCV⾃带的标定程序稍显繁琐。
因⽽在本⽂中我主推使⽤MATLAB的⼯具箱。
下⾯让我们开始标定过程。
标定板标定的最开始阶段最需要的肯定是标定板。
两种⽅法，直接从opencv官⽹上能下载到：⽅法⼆：逼格满满（MATLAB）J = (checkerboard(300,4,5)>0.5);figure, imshow(J);采集数据那么有了棋盘格之后⾃然是需要进⾏照⽚了。
不多说，直接上程序。
按q键即可保存图像，尽量把镜头的各个⾓度都覆盖好。
#include "opencv2/opencv.hpp"#include <string>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(){VideoCapture inputVideo(0);//inputVideo.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320);//inputVideo.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240);if (!inputVideo.isOpened()){cout << "Could not open the input video " << endl;return -1;}Mat frame;string imgname;int f = 1;while (1) //Show the image captured in the window and repeat{inputVideo >> frame; // readif (frame.empty()) break; // check if at endimshow("Camera", frame);char key = waitKey(1);if (key == 27)break;if (key == 'q' || key == 'Q'){imgname = to_string(f++) + ".jpg";imwrite(imgname, frame);}}cout << "Finished writing" << endl;return0;}保存⼤约15到20张即可。
基于Matlab的双目CCD标定
能够很 好地 逼 近真 实值． 文在 参考 国内外先 进标 本 定方法 的 同时 ， 用线 性方 法直 接得 到大 部分外 部 采 参 数 和一些 主要 内部 参 数 的初 始 逼 近值 ． 后 ， 然 基
于非线 性 畸变模 型 ， 用非 线性优 化算 法得 到其 他 利 参 数在 最小 二乘 法下 的优化 解［ ． ２ ］ Ｍａｌｂ是 一款 针 对 矩 阵 运算 的 软 件 ， 图像 ｔ ａ 而
机所拍 摄 的物体 空 间 与成 像 之 间 的定 量 对 应 关 系 详细 了解 ， 就 要求 对 Ｃ Ｄ摄 像 机 的内部 参 数 和 这 Ｃ
外部参 数进行 标定 ． 目前 的标 定 方 法 ， 大致 有 线 性 法 、 线 性 法 和 非
在 处 理 过 程 中 也 是 以像 素 组 成 矩 阵 ， 因此 ， 用 采 Ｍａｌｂ能够 很好 地处 理 图像 ， 决 Ｃ Ｄ摄 像 机 的 ｔ ａ 解 Ｃ 标定 问题 ．
（ ｌ ｇｅ ｏ ｂ ｎ Ｒａ ｌ ｙ Ｔｒ ｎ ｐ ｒ ａ ｉ ｎ，Ｓ ａ ｇ ａ ｎ ｖ ｒ ｉ ｆＥｎ ｉ ｅ ｉ ｇ Ｓｃｅ ｅ Ｃｏ ｌ ｆ Ｕｒ ａ ｉ ｅ ｗａ ａ ｓ ｏ ｔ ｔｏ ｈｎｈｉ Ｕ ｉ ｅ ｓ ｔ ｏ ｇ ｎｅ ｒｎ ｉｎｃ ，Ｓｈ ｎ ｈ ｉ２ １ ２０，Ｃｈ ｎ ） ｙ ａ ｇ ａ ０ ６ ｉ ａ
第２ 第１ ４卷 期
２１ ０ ０年 ３月
上
海
工
程
技
术
大
学
学
报
Ｖｏ ． ４ ＮＯ １ １２ ．
Ｍ ａ． ２ １ ｒ ０ ０
Ｊ ＯｕＲＮＡＬ Ｏ ＨＡＮＧＨＡＩＵＮＩ Ｒ Ｉ Ｙ ＮＧＩ Ｅ Ｉ Ｃ ＥＮＣ ＦＳ ＶＥ Ｓ Ｔ ０Ｆ Ｅ ＮＥ Ｒ ＮＧ Ｓ Ｉ Ｅ
相机标定方法 matlab
相机标定方法 matlab相机标定是计算机视觉中的重要部分之一，它是通过测量图像上的物体点和其在相机坐标系下对应的点坐标，来估算相机内部参数和外部参数的过程。
相机内部参数通常包括焦距、主点位置和畸变参数等，它们决定了图像中的物体大小和位置。
相机外部参数包括相机的旋转和平移参数，它们决定了物体在相机坐标系下的坐标。
在 MATLAB 中，相机标定是通过图像处理工具箱中的“camera calibration”函数实现的。
在执行相机标定之前，需要准备一组称为标定板的物体，并在不同位置和姿态下拍摄多个图像。
标定板可以是长方形或正方形的棋盘格，也可以是自定义形状的物体，但是必须有已知的三维坐标和相应的二维坐标对。
以下是一个基本的相机标定流程，详细介绍了如何使用 MATLAB 实现相机标定。
1. 准备标定板需要准备一个标定板。
标定板可以是一个黑白棋盘格或自定义形状的物体。
在这里，我们将使用一个 9x7 的黑白棋盘格。
2. 采集标定图像接下来，需要拍摄多个标定图像，并记录标定板在每个图像中的位置和姿态。
对于每个图像，需要至少拍摄 10 张，以确保图像的质量和特征的稳定性。
可以使用不同的相机设置，例如不同的焦距、光圈和曝光时间等，来捕捉标定板的不同姿态。
3. 读取图像和标定板角点在 MATLAB 中，可以使用“imageDatastore”函数读取标定图像并创建一个图像数据存储对象。
接下来，可以使用“detectCheckerboardPoints”函数来检测标定板上的角点。
这个函数会返回一个 Nx2 的矩阵，其中 N 是标定板上检测到的角点数。
4. 定义标定板上角点的空间坐标现在需要定义标定板上角点的空间坐标。
这些坐标可以使用“generateCheckerboardPoints”函数自动生成。
该函数会返回一个 Nx3 的矩阵，其中N 是标定板上的角点数，每一行代表一个角点的空间坐标。
5. 进行相机标定用于相机标定的主要函数是“cameraCalibration”函数。
原创摄像机标定
1、基于matlab2016的摄像机标定操作流程：（1） 点击matlab2016 界面中APP 菜单下Camera Calibration 图标；（2） 在Camera Calibration 界面当中点击Add Image 图标，加载相机采集的包含激光条纹的靶标图像（在相机标定中激光条纹不参与标定，但它将用于激光传感器的标定），并在输入靶标方格尺寸（小方格长度尺寸），点击确定。
（3） 点击Calibrate 图标，对相机进行标定，点击Export camera Parameter 获取相机部分参数。
关闭当前界面，出现界面，点击是，保存Camera Params.mat 文件，该文件包含相机及靶标图像中的所有信息，完成相机标定。
Camera Params.mat 中的参数如下：Intrinsic Matrix 相机内参，Rotation Matrices 旋转矩阵，Translation Vector 平移矩阵, World Points 靶标角点在世界坐标O-XY 平面内的物理坐标Intrinsic Matrix =A =[1137.90450.455901143.1396.8380001]=[f x 0u 00f y v 001] Rotation Matrices =R =[−0.99520.0706450.4559−0.0878−0.9494396.8380−0.04280.3062 1]=[r 1r 2r 3]Translation Vector =T =[98.305 −48.02 852.693]′World Points =（X w ，Y w ）其中，World Points 靶标角点将参与激光传感器标定中特征点的求解。
像素坐标与世界坐标之间的转换关系：s [uv 1]=A [R T ][X Y Z 1]=[f x 0u o 0f y v o 001][r 1 r 2 r 3 t ][X Y Z 1]2、激光器标定图2-1激光传感器标定模型激光传感器标定就是获取不同位置下的三维特征点，并对其进行平面拟合，获取光平面参数，从图2-1中可以得出如下信息：（1）摄像机标定，获取相机内外参数；（2）激光条纹中心提取，获取激光条纹中心坐标；（3）各坐标系之间的坐标转换。
立体视觉系统的参数标定的Matlab实现
立体视觉系统的参数标定的Matlab实现立体视觉系统是一种获得三维图像的方法，它可以模拟人类的双眼视觉，从而对场景进行深度感知。
在立体视觉系统中，常常需要进行参数标定，以确定相机的内部参数和外部参数，从而建立相机坐标系和世界坐标系之间的映射关系，实现对场景的深度感知。
在Matlab中实现立体视觉系统的参数标定，需要进行以下几步：1. 采集图像首先需要对立体视觉系统进行校准，以获取相机的内部参数和外部参数。
校准过程中需要采集多组不同位置的图像，以覆盖场景的不同视角。
可以使用Matlab中的Camera Calibration Toolbox来进行相机校准和图像采集。
2. 提取特征点采集图像后，需要对每张图像提取相应的特征点，以便进行匹配和三维重建。
可以使用Matlab中的SURF（Speeded Up Robust Feature）算法或SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法来提取图像特征点。
3. 特征点匹配特征点提取完成后，需要对每组图像进行特征点匹配，以确定它们之间的对应关系。
可以使用Matlab中的基于特征的图像匹配算法（如SURF匹配算法）来进行特征点匹配。
4. 计算基本矩阵根据特征点匹配结果，可以计算每对相机之间的基本矩阵，它表示了两个相机之间的本质关系。
可以使用Matlab中的八点法算法来计算基本矩阵。
5. 计算相机姿态和位移基本矩阵计算完成后，根据相机内部参数和外部参数，我们可以计算出每个相机的姿态和位移，以确定相机坐标系和世界坐标系之间的映射关系。
可以使用Matlab中的平移向量和旋转矩阵来计算相机的姿态和位移。
6. 三维重建根据相机的姿态和位移，以及特征点匹配结果，我们可以进行三维重建，以生成场景的三维模型。
可以使用Matlab中的三角测量算法来进行三维重建。
综上所述，Matlab提供了完整的立体视觉系统参数标定解决方案，包括相机校准、特征点提取、特征点匹配、基本矩阵计算、相机姿态和位移计算、以及三维重建等一系列工具和算法，方便我们进行立体视觉系统的开发和应用。
基于MATLAB的相机标定及图片中人物目标定位
• 79•在相机标定中，人物目标定位是相当重要的应用领域。
人物识别的准确性与快速性决定了系统的可靠性。
本实验使用单目相机，基于MATLAB 软件对所拍摄的照片进行标定，并获得镜头参数。
进而配合Yolo v3图像识别技术，对图片中的人物进行识别而后获取相应的目标定位。
实验结果表明，本实验设计能取得良好的人物目标识别并定位的结果。
三维世界的物体标定在当今的生活中起到的作用越来越明显，在实际运用中，精准快速地识别一片区域内的人数，统计瞬时人流作为参考数据，也可以协助分散大量人流，避免人员的大量聚集带来的危险。
监控设备也可以通过该技术来自动提示敏感区域的人员出入信息,保护用户自身的利益安全。
精确，快速的识别与定位是人们所一直追求的，而基于不同算法的标定，三维识别本领各有千秋。
本实验使用单目相机来获得三维世界目标，以MATLAB 及Yolo v3作为工具。
在三维物体转换为二维图像时，相机自身引起的相机畸变会引来图像失真，影响识别精确度。
本实验使用MATLAB 的相机标定功能技术成熟，其采用的张正友方法精度高，公式理论成熟，且通过MATLAB 操作便捷。
而在图像识别技术上，通过Yolo v3识别物体轮廓，找到二维图像中的物体坐标，最后使用张正友方法的反向思维，实现物体的三维定位。
使用工具便捷，步骤简洁，趣味性强，适合相机标定初学者。
2 目标检测与相机标定的结合应用2.1 坐标系转换相机标定主要用于进行像素坐标到三维世界坐标的转换。
在本次实验中，主要通过两个步骤进行，第一步，是像素坐标到标定板坐标的转换，第二步，是标定板坐标到世界坐标的转换。
其转换公式如下：Step1：像素坐标转换为标定板坐标(1)其中，所代表的为标定板坐标系，R 表示的是在某张照片中相机的旋转矩阵，M 为相机的内参矩阵，s 为关于某张照片的扭转因子，t 为平移向量。
关于扭转因子的求解：在像素坐标到世界坐标的过程中根据公式(1)，并且在获得了图片中相关已知的点坐标之后可以求得。
matlab双目视觉圆点标定程序
matlab双目视觉圆点标定程序Matlab双目视觉圆点标定程序双目视觉系统是一种模拟人眼观察物体的方式，通过两个摄像机同时观察同一场景，根据两个摄像机拍摄到的图像来计算出物体的三维位置。
在双目视觉系统中，圆点标定是一项重要的任务，它可以用于确定两个摄像机之间的几何关系，从而实现精确的三维重建和距离测量。
Matlab是一款功能强大的科学计算软件，也是双目视觉系统的常用工具。
下面我们将介绍一种基于Matlab的双目视觉圆点标定程序。
我们需要准备两个摄像机，它们可以是普通的数码相机或者专业的工业相机。
然后，我们需要将两个摄像机固定在一个平面上，保持固定的相对位置和角度。
在这个过程中，我们需要使用一个标定板，标定板上有一些已知的圆点，这些圆点的位置和大小是事先确定好的。
摄像机拍摄标定板时，标定板上的圆点会在图像中呈现出一些特征，我们需要利用这些特征来计算出摄像机的内外参数。
在Matlab中，我们可以使用Computer Vision Toolbox提供的函数来实现双目视觉圆点标定。
首先，我们需要使用stereoCameraCalibrator函数对每个摄像机进行单目标定，得到每个摄像机的内外参数。
然后，我们可以使用stereoParameters函数将两个摄像机的参数合并为一个stereoParameters对象，该对象包含了双目视觉系统的整体参数。
最后，我们可以使用estimateCameraParameters函数对双目视觉系统进行标定，得到双目视觉系统的内外参数。
双目视觉圆点标定程序的基本流程如下：1. 采集标定板图像，包括左摄像机和右摄像机的图像。
2. 使用stereoCameraCalibrator函数对每个摄像机进行单目标定，得到每个摄像机的内外参数。
3. 使用stereoParameters函数将两个摄像机的参数合并为一个stereoParameters对象。
4. 使用estimateCameraParameters函数对双目视觉系统进行标定，得到双目视觉系统的内外参数。
Matlab中的相机标定与三维重建方法
Matlab中的相机标定与三维重建方法相机标定和三维重建是计算机视觉领域中非常重要的技术，可以广泛应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具箱，可以方便地实现相机标定和三维重建。
1. 相机标定方法在进行相机标定之前，我们首先需要了解相机的内外参数。
相机的内参数包括焦距、主点坐标、像素大小等，而外参数则包括相机的位置和姿态。
标定的目的就是通过一组已知的特征点对相机的内外参数进行估计。
在Matlab中，可以使用相机标定工具箱进行相机标定。
这个工具箱提供了多种标定方法，包括基于平面模型的标定方法、基于球面模型的标定方法、基于立体标定方法等。
其中最常用的是基于平面模型的标定方法，即利用多个平面上的特征点进行标定。
在标定过程中，我们需要采集一系列的图像，对每张图像进行角点检测，并记录每个角点的像素坐标。
然后，通过最小二乘法或优化算法估计相机的内外参数。
在Matlab中，可以使用函数calibrateCamera来完成相机标定，该函数会自动计算相机的内外参数，并给出标定结果的评估指标。
2. 三维重建方法相机标定完成后，我们可以利用标定的结果对图像进行三维重建。
三维重建的目的是通过多个视角下的图像来恢复物体的三维形状和位置。
在Matlab中，可以使用视觉几何工具箱进行三维重建。
该工具箱提供了多种三维重建算法，包括三角剖分法、立体视觉法、稀疏点云法等。
其中最常用的是稀疏点云法，即通过对特征点进行匹配，估计它们在三维空间中的位置。
在三维重建过程中，我们首先需要对多个视角下的图像进行特征提取和匹配。
然后，通过三角测量或最小二乘法估计特征点在三维空间中的位置。
最后，可以使用点云可视化工具将估计的三维点云进行可视化。
3. 实例应用相机标定和三维重建在很多领域都有广泛的应用。
例如，在机器人导航中，我们可以利用相机标定和三维重建来估计机器人的位置和周围环境的三维形状，从而实现自主导航。
matlab相机标定过程
matlab相机标定过程相机标定是计算机视觉领域中一项非常重要的技术。
它是指通过使用已知的特征点对相机进行标定，以便计算图像中某一点的真实位置。
在matlab中，相机标定的过程可以分为以下几个步骤：1. 特征点提取首先，我们需要在一组图片中提取出可以使用的特征点。
这些特征点通常是指具有稳定性和表征性等特点的点，例如边缘和角点等。
2. 特征点匹配在提取出特征点后，我们需要将这些特征点进行匹配。
我们可以使用一些特征匹配算法来实现这个过程，例如SIFT和SURF等算法。
3. 相机参数计算在完成了特征点匹配后，我们可以开始计算相机的内部参数和外部参数。
在matlab中，我们可以使用相机标定工具箱来实现这个过程。
该工具箱包含了多个相机标定模型，例如针孔模型、方位模型和宽角模型等。
4. 相机校正完成相机参数计算后，我们需要使用相机校正来优化相机的参数。
相机校正通常分为两种方法：单应性矩阵校正和直线校正。
在matlab中，我们可以使用相机标定工具箱中的cv.calibrateCamera2函数来实现相机校正。
5. 评估和验证最后，我们需要评估和验证相机标定的结果。
我们可以使用相机标定工具箱中的cv.evaluateCameraMatrix函数来评估相机的标定精度，并使用cv.undistort函数将输入图像与校正后的图像进行比较。
总结matlab中的相机标定过程可以帮助我们计算相机的内部参数和外部参数，以便计算图像中某一点的真实位置。
在执行相机标定时，我们需要完成特征点提取、特征点匹配、相机参数计算、相机校正以及评估和验证等几个步骤。
通过这些步骤，我们可以得出准确的相机标定结果，为后续的计算机视觉任务提供有力的支持。
使用Matlab进行标定与定位的技巧
使用Matlab进行标定与定位的技巧引言：随着计算机技术的不断进步，标定与定位在现代科学研究与工程应用中变得越来越重要。
而Matlab作为一种广泛应用于科学计算的工具，被广泛应用于标定与定位的研究与开发中。
本文将介绍使用Matlab进行标定与定位的技巧，包括标定理论和方法、定位算法与模型等。
一、标定理论与方法1.1 相机标定相机标定是进行摄像机内外参数确定和畸变纠正的过程。
在Matlab中，可以使用Camera Calibration Toolbox进行相机标定操作。
首先，需要准备一些用于标定的图像，这些图像中应包含已知参数（例如标定板大小和格点数）的标定板。
然后，在Matlab中加载图像数据，使用标定板图像来标定相机并求解相机内外参数。
1.2 IMU标定惯性测量单元（IMU）通常包括加速度计和陀螺仪等多种传感器。
IMU标定的目的是确定IMU的误差模型，以便在后续的定位中进行误差补偿。
在Matlab中，可以使用传感器标定和估计工具箱进行IMU标定操作。
首先，需要设计一套标定实验，包括旋转和加速度等多个运动过程。
然后，使用这些实验数据来标定IMU的误差模型。
二、定位算法与模型2.1 基于测距的定位基于测距的定位是通过测量到达定位节点的信号传播时间或信号强度等信息来实现的。
在Matlab中，可以使用距离测量数据进行多边定位或三边定位。
多边定位是通过测量到多个定位节点的距离信息来确定目标位置，可以使用最小二乘法等进行求解。
三边定位是通过测量到三个定位节点的距离信息来确定目标位置，可以使用三角测量法进行求解。
2.2 基于惯性导航的定位惯性导航是利用IMU等传感器测量物体的加速度和角速度等信息进行定位和导航的方法。
在Matlab中，可以使用十字光束法进行惯性导航定位。
首先，需要根据IMU数据求解出物体的位置、速度和姿态等信息。
然后，通过十字光束法计算出相对定位误差，从而实现精确定位。
2.3 基于地标的定位基于地标的定位是通过识别已知地标进行定位的方法。
三点标定法 matlab
三点标定法matlab
摘要：
1.三点标定法的介绍
2.三点标定法在MATLAB中的实现
3.三点标定法的应用及优势
4.总结
正文：
1.三点标定法的介绍
三点标定法是一种常用的摄像机标定方法，它通过拍摄包含已知几何形状的场景（例如平面板或立方体）来确定摄像机的内部参数和外部参数。
这种方法的主要优点是计算简单，对噪声不敏感，并且可以在较大的场景中工作。
2.三点标定法在MATLAB中的实现
MATLAB是一种功能强大的数学软件，可以用于实现各种算法，包括摄像机标定。
使用MATLAB进行三点标定的一般步骤如下：
（1）导入图像和点云数据
（2）计算基础矩阵和本质矩阵
（3）估计摄像机的内部和外部参数
（4）验证和优化结果
3.三点标定法的应用及优势
三点标定法广泛应用于计算机视觉、机器人学和虚拟现实等领域。
其主要优势包括：
（1）计算简单：不需要解决非线性方程组，计算过程相对简单。
（2）对噪声不敏感：即使存在噪声，标定结果仍然可以接受。
（3）适用于较大场景：在大场景中，其他标定方法可能无法工作，而三点标定法仍然可以获得良好的结果。
4.总结
三点标定法是一种简单、实用且可靠的摄像机标定方法。
基于Matlab工具箱的摄像机标定_
Camera Calibration Based on Matlab Toolbox
WANG Jianqiang， ZHANG Haihua （ College of Engineering，Zhejiang Normal University，Jinhua 321004 ，China） Abstract ： The camera calibration is an effective way to improve the precision of measuring system． A 2D planar target is introduced to simplify the complicated target for calibration． The intrinsic and extrinsic parameters of the CCD camera are calibrated by the Matlab toolbox． The position relation between two CCD cameras is gained by stereocalibration． Finally ，a model consisted of four steps with a neighboring height of 1． 00mm and an inclined plane was also measured． The measured average height between neighboring steps is 0． 99mm． Key words： machine vision； stereovision measuring system； camera calibration
38
实
matlab摄像机标定实验报告
摄像机标定实验报告一、实验任务使用工业摄像机拍摄9张标定图片，利用matlab中Camera Calibration Toolbox对摄像机进行标定。
二、实验原理针孔摄像机模型图1 摄像机针孔模型成像摄像机采集图像原理如图1。
物体上发出的光线投射到图像平面，仿佛所有的光线都经过针孔平面上的针孔点，垂直于针孔平面过针孔点的直线为光轴，从针孔到图像平面的距离就是焦距，在图中，摄像机焦距f，物体到摄像机的距离为Z，物体长S，物体在图像上的长度为s。
物体光线、光轴与物体之间组成相似三角形，得到这样的关系−s/f=S/Z。
图2 针孔模型图像平面一针孔点为中心旋转180°把图像平面以针孔点为中心旋转180°。
物体和图像在针孔平面的一边，仿佛所有光线从物体走到图像平面成像的对应点，最后汇集到一点，这个点定义为投影中心[33]。
图3-22中点O为投影中心。
在抽象的针孔模型中点P(X w,Y w,Z w)由通过投影中心O的光线投影到图像平面上，相应的图像点为p(x,y,f)。
成像芯片的中心通常不在光轴上，定义图像平面与光轴交点为主点o c坐标(c x,c y)。
f为透镜的物理焦距，定义f x为焦距长度与像素x轴方向长度的比，定义f y 为焦距长度与像素y轴方向长度的比。
可以得到x=f x(X wZ w)+c x(1)y=f y(Y wZ w)+c y(2)将坐标为(X,Y,Z)的物理点映射到投影平面上坐标为(x,y)的过程叫投影变换。
齐次坐标可以建立这种变换。
齐次坐标把维数为n投影空间的点表示成（n+1）维向量。
图像平面为二维投影空间，可用三维向量表示该平面上的点。
将摄像机参数f x、f y、c x、c y重新排列为一个3×3的矩阵，如M，该矩阵就是摄像机内部参数矩阵。
将物理世界中的点投射到摄像机上，用下式表示：p=MP，其中p=[x yw ]，M=[f x0c x0f y c y001]，P=[X wY wZ w](3)标定过程摄像机参数f x、f y、c x、c y、倾斜系数需要通过计算得到，这一过程为摄像机标定。
matlab相机标定公式
matlab相机标定公式一、相机成像模型基础。
1. 针孔成像模型。
- 在理想的针孔成像模型中，空间中的一点P(X,Y,Z)在图像平面上的成像点p(x,y)满足相似三角形的关系。
设相机光心为O，成像平面到光心的距离为f（焦距）。
- 根据相似三角形原理，有：- x = f(X)/(Z)- y = f(Y)/(Z)- 这里的坐标都是在相机坐标系下的，实际应用中还需要将其转换到像素坐标系。
2. 从相机坐标系到像素坐标系的转换。
- 从相机坐标系到图像坐标系（以成像平面的中心为原点，单位为毫米等实际长度单位），存在一个比例因子和一个平移量。
设图像坐标系下的坐标为(x',y')，相机坐标系下为(X_c,Y_c,Z_c)。
- 有：x'=(x)/(dx)+u_0，y'=(y)/(dy)+v_0，其中dx和dy是x和y方向上每个像素对应的实际物理长度（例如毫米/像素），(u_0,v_0)是图像坐标系原点（光轴与成像平面交点）在像素坐标系下的坐标。
- 综合起来，从相机坐标系到像素坐标系的转换关系为：- u=(f_xX_c)/(Z_c)+u_0- v=(f_yY_c)/(Z_c)+v_0，其中f_x = f/dx，f_y = f/dy。
二、相机标定中的内外参数。
1. 内参数矩阵。
- 内参数矩阵K包含了相机内部的参数，对于一个针孔相机模型，内参数矩阵的形式为：- K=begin{bmatrix}f_x0u_0 0f_yv_0 001end{bmatrix}- 其中f_x,f_y,u_0,v_0如前面所定义，这些参数描述了相机内部的成像特性，如焦距（以像素为单位）和图像中心位置。
2. 外参数矩阵。
- 外参数矩阵描述了相机坐标系与世界坐标系之间的关系。
它由旋转和平移两部分组成。
- 设世界坐标系下一点P_w(X_w,Y_w,Z_w)，相机坐标系下为P_c(X_c,Y_c,Z_c)。
- 首先是旋转关系，用旋转矩阵R表示，它是一个3×3的正交矩阵，表示世界坐标系到相机坐标系的旋转。
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＋
摄像
图 １ 摄像机针孔成像模型
世 界坐标 系是 客 观物 理世 界 的绝对 坐标 ，用 于 描述 三维 空 间 中任 意 物体 的位 置 ，由 ｘ 成 ；摄像 机 坐标 系是 以摄 像机 光学 中心 Ｏ 为原 点 ，由 Ｘ ｙ ｃ 、 Ｚ 。 轴 组成 的坐 标系 ，其 中
数 。摄 像机 标定 的 内容就 是利 用数 学 、物 理 手 段建 立 成 像 模 型 ，计 算 求解 摄像 机 的参 数 。 目前关 于摄 像 机 的标 定 已经 十分成 熟 ，实现 标定 的算法 也多 种 多样 。本 文 对 从 不 同角 度拍 摄 到 的 照片 进 行 了标 定 ，
首先建立成像模型 ，确定 了摄像机的投影矩阵，并用 Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算子提取其特征点 。最后利用直接线性变换对 摄像机参数进行求解 ，结合 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ工具箱计算了摄像机的内外参数 ，并给出了像素误差图 ，结果较为
＋ ｕ０
ａ
Ｖ ＋ ０
ｄ’ ， 。
（ ４ ）
其中 、 分别表示摄像机在 方 向和 Ｙ 方向相邻两像素之间的距离 ，化为齐次坐标形式 ：
１ ｏ ， 、
ｏ
ｎ
１
０
ｕ
（ ５ ）
０
Ｏ
ｌ
上述等式均是在摄像机坐标系下推导得到的。由于摄像机坐标系的不唯一性 ，在不同的场景 中结果 不 同。为了更方便 的描述 ，通常选取世界坐标系作为基准坐标系。如 图 １ 所示 ，通常利用一个旋转矩 阵 Ｒ
Ｖ０ Ｌ ２ ５ Ｎｏ ． ３ Ｓ ｅ ｐ ．２ ０１ ５
２ ０ １ ５年 ９月
基 于 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ的摄 像 机 的标 定 与 实现
陈 超 ，董 芳 ，马丽娜 ，李婧 雯
（ １ ． 安徽 大学 ￣ Ｅｉ ｆ － － ｒ ｅ息工程学院 ，安徽 合肥 ２ ３ ０ ６ ０ １ ； ２ ． 中国科 学技 术大学附属 中学 ，安徽 合肥 ２ ３ ０ ０ ２ ６ ）
摘
要 ：摄 像 机 标 定 的 目的是 建 立二 维 图像 坐 标 Байду номын сангаас 三 维 空 间 坐标 之 间 的 关 系 ，利 用摄 像 机 从 不 同 角度 拍 摄 到 的
照片 ，通过一 系列数 学过程得到 物体 三维坐标值。首先 建立摄像 机的针 孔成像模 型 ，从与摄 像机标 定有 关的几
个坐标 系出发推 导 了在 针孔模 型下 图像 坐标到世 界 坐标 的转化 以及摄像 机 的投 影矩 阵的表达形 式 ，利 用 Ｈ ａ ｒ ｉ ｒ ｓ 角点检测 算法提取 了待 定标 图像 的特征 点 ；最后结合 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ工具 箱利 用直接 线性 变换 的方法求 解 了摄像机 的
内外参数 ，并给 出了参数 的像 素误 差 ，结果较 为准确。
关键 词 ：摄像机标 定 ； 针孔模型 ；直接 线性 变挟 ； Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ算子 ；Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ工具箱
ＤＯＩ ： １ ０． ３ ９ ６ ９ ／ ｉ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ４—５ ４ ０ ３ ． ２ Ｏ １ ５ ． ０ ３ ． ０ １ ８
准确 。
１ 摄像机标定原理
摄像机模型是物理学 中光学成像关系的一种简化 ，其中最简单的模型就是针孑 Ｌ 模型 ，如图 １ 所示 。该
成像 模 型涉及 到 了 ３个 坐标系 分别 为 ：世界 坐标 系 、摄 像机 坐标 系 以及 成像 坐标 系 ，成像过 程就 是将 图像
坐标 系 映射 到空 间坐标 系 的过 程 。
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ５— ０ ４— ２ ０
、ｚ 轴组 ｌ ， ｃ 分别 与成
作者简介 ：陈超（ １ ９ ９ ４一） ， 男， 湖北孝感人 ， 本科 ， 主要 从事数字 图像 处理、 通信信 息处理 方面的研 究
７ ２
洛 阳理工学院学报 （ 自然科学版 ）
第２ ５卷
像 坐标 系 中的 、Ｙ轴平 行 ；成像 坐标 系可 以用 连续 的坐标 系 、Ｙ轴来衡 量也 可 以用 以像 素为 单位 离 散 坐
标系 ｕ 、 轴来衡量。在成像平面坐标系中其原点 ０ （ ／ ， 。 ， 。 ） 为成像平面 的几何 中心 ，同时也是摄像机光轴
与成像平 面 的交点 ，称 为 图像 的主点 ；定义 摄像 机坐 标 系的原 点到 图像 主点 ０的距 离 Ｏ ０ 为焦 距 。 定 义世 界坐标 系中任 意一 点 Ｐ （ ， Ｙ ， ｚ ）在 相 机 坐标 系下 的坐 标 为 ： Ｐ（ ｘ ， Ｙ ， ｚ ），根 据 ｄ ， ｑ ￣ Ｌ 成像 原
中图分类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １
文献标 识码 ：Ａ
文章编 号 ：１ ６ ７ ４— ５ ４ ０ ３ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ３—０ ０ ７ １— ０ ５
利用摄像机获取 的二维图像信息计算物体的三维几何信息 ，并 由此重构物体 的几何模 型，计算其几 何参数是计算机视觉 的基本任务之一。而三维空间 中物体 的位置与其在二维 图像中对应点 的关系是 由摄 像机的成像模型确定的 ，这些几何模型 中涉及的参数 即摄像机 的参数 ，包括摄像 机内参数及摄像 机外参
理 ，在成像平面坐标系下有 ：
＝ 孥 — — ， Ｙ ： ＝ 毕 — —
：
。
（ ２ ） ，
为便于计算 ，将上式化为齐次坐标的矩阵形式 ：
戈
Ｌ １ 『 ０ ｆ ０ ０ ０ － １ Ｉ Ｊ
ｙ
：
（ ３ ）
０ １
ｊ ０
１
如图 １ 成 像平 面所示 ，连续 的图像 坐标 系与离 散化 的像 素坐 标系 之间 可 以相 互转 化 ：
第２ ５卷
第 ３期
洛阳理工学院学报 （ 自 然科学 版）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｌ ｕ ｏ ｙ ａ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ （ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）