Matlab 使用 Camera Calibrator工具箱------相机标定

最新推荐文章于 2025-06-07 11:32:10 发布
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  • 首先说明一下使用Matlab2019a自带的Camera Calibrator工具箱完成单目相机的内参标定，在搜集资料过程中，发现利用Camera Calibrator工具箱也可以对双目相机进行标定，并且发现还有个Calibration Toolbox工具箱同样可以完成单、双目相机标定，只不过过程繁琐一点，本文仅仅是利用Camera Calibrator工具箱完成单目相机标定！

  • 首先需要打印一张标定板图像，将它贴在一个平面上，作为标定物，或者直接购买一个标定板。
    推荐一个生成相机标定板文件（pdf）的网站：标定文件生成网站
    可选择多种标定板样式（可选择多种标定板样式）

  • 通过调整标定板或摄像机的方向，为标定物拍摄一组不同方向的照片，最好大于10张图片
    本文所使用的图片文件：Matlab 标定图片

  • 打开Matlab，在Matlab中找到APP，点击进入，找到Camera Calibrator工具箱
    在这里插入图片描述进入工具箱，点击Add Images
    在这里插入图片描述将所有图片添加进去
    在这里插入图片描述（这里的25是指棋盘中正方形的边长大小）
    在这里插入图片描述出现这个画面，表示有3张图片不可用
    在这里插入图片描述然后点击Calibrate按钮，即完成标定
    在这里插入图片描述点击 Export Camera Parameters，可在matlab工作空间里可以看到相机参数的属性
    在这里插入图片描述查看相机内参可以直接在命令行窗口输入：
    cameraParams.IntrinsicMatrix
    同理可以查看其它参数

  • 下面是对相机参数的介绍：

中文名英文名
内参矩阵Intrinsic Matrix
焦距Focal Length
主点Principal Point
径向畸变Radial Distortion
切向畸变Tangential Distortion
旋转矩阵Rotation Matrices
平移向量Translation Vectors
平均重投影误差Mean Reprojection Error
重投影误差Reprojection Errors
重投影点Reprojected Points
MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定（Lidar-Camera Calibration）
weixin_46300916的博客
01-23 6150
激光雷达传感器和相机通常在自动驾驶应用中结合使用，因为激光雷达传感器收集三维空间信息，而相机则以二维图像捕捉空间的外观和纹理。您可以融合来自这些传感器的数据来改进物体检测和分类。激光雷达-相机标定可以估算出一个变换矩阵，给出两个传感器之间的相对旋转和平移。在进行激光雷达-相机数据融合时，您可以使用该矩阵。本图说明了激光雷达和相机标定 (LCC) 过程的工作流程，我们使用棋盘格作为标定对象。我们从激光雷达和相机数据中提取棋盘角和平面，然后在它们的坐标系之间建立几何关系，进行标定。
matlab标定 源码,相机标定cameraCalibrator标定工具箱的原理算法
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03-17 960
function cameraCalibrator(varargin)%cameraCalibrator Single camera calibration app.%% cameraCalibrator invokes a camera calibration app. The app% can be used to estimate camera intrinsic and extri...
MATLAB Camera Calibrator相机参数标定
weixin_45819381的博客
07-08 786
首先需要拍摄标定板的照片，最好在30张以上。但是一张张拍摄有点麻烦，可以拍摄一段视频，然后从视频中抽取帧照片。通过抽取视频中相应帧的照片，保存至本地文件。
MATLAB标定工具箱：计算机视觉中的摄像头标定技术
最新发布
weixin_33068055的博客
06-07 775
在进行图像处理和计算机视觉项目时，我们常常需要对摄像头进行标定以获取准确的参数。这些参数对于后续的图像校正、深度估计、物体跟踪等任务至关重要。MATLAB标定工具箱正是为了解决这一问题而生，它提供了一系列的函数和算法来帮助用户轻松实现摄像头的标定工作。本章将简要介绍MATLAB标定工具箱的基本功能和使用方法，为后续章节的内容打下基础。% 示例代码块展示如何启动MATLAB标定工具箱calibtool;% 启动标定工具箱。
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转载：http://blog.youkuaiyun.com/heroacool/article/details/51023921 应用程序下找到Camera Calibration工具箱  加载待标定的图像  填写棋盘格每个格子边长的真实值  可以预览成功检测出棋盘格的图像，然后开始标定，点击Calibrate  平均误差小于0.5即可
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02-14
该文档详细介绍了如何使用Matlab的camera calibrator工具箱来完成摄像头的矫正。详细解释了每一个步骤以及对应的操作。
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mu_you_mu_qi的博客
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基于MATLAB标定工具箱的鱼眼相机标定过程
03-18
本文主要介绍如何使用MATLAB中的标定工具箱完成鱼眼相机的标定工作，并探讨了一些在标定过程中可能遇到的问题及其解决办法。在进行鱼眼相机标定时，我们首先要了解普通相机的标定流程，因为鱼眼相机标定建立在普通...
相机标定之使用Matlab工具箱
robots的博客
04-05 3260
相机标定概述准备步骤 概述 简单介绍使用Matlab进行相机标定的步骤，供自己以后参考，同时希望给大家带来帮助。 准备 提前准备好棋盘格并打印出来，可以使用A4纸打印，然后粘贴在纸板上，注意粘贴时贴紧纸板，确保位于纸张上的点位于同一平面。 棋盘格图片下载。 使用相机拍摄一系列棋盘格图片，确保每张图片包含完整的棋盘格信息，并不断旋转移动棋盘格，保证采取到不同位置下的棋盘格信息。 确保所使用的Matlab工具箱中包含相机标定程序，一般高版本的Matlab都会自带图像处理工具箱。 步骤 ...
MATLAB工具箱大全-Camera Calibration 像机标定工具箱
02-10
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用matlab标定相机——cameraCalibrator
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04-18 808
像这样的相机照片多个角度拍摄几次，然后打开cameracalibrator，即单目相机标定。matlab自带很多好用的应用的！依次导入后直接calibrate运行。左边查看参数，右边保存内外参。选择add images。
摄像机标定matlab工具包 Camera Calibration Toolbox for Matlab
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05-27 4923
Camera Calibration Toolbox for Matlab         This is a release of a Camera Calibration Toolbox for Matlab® with a complete documentation. This document may al
Matlab R2022b使用Camera Calibrator工具箱张正友标定法进行相机标定附带标定前后对比代码
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Matlab R2022b使用Camera Calibrator工具箱张正友标定法进行相机标定附带标定前后对比代码。
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学习笔记
03-22 2836
Camera Calibration Toolbox for Matlab：http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/ 一些摄像机标定的Matlab工具箱（含Kinect和激光）：http://blog.exbot.net/archives/60 kinect深度图与摄像头RGB的标定与配准：http://m.bl
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08-11 1089
单目相机标定OpenCV也可以实现，只是matlab的标定工具箱精度可能更高.具体步骤如下： 1.打开matlab在应用程序找到标定工具 2.加载使用相机拍好的标定板图像 3.根据自己标定板的情况填写格子间距 我的标定板是每个边长125mm的 4.预览图片，然后标定 5.结果查看 等待一下，计算结束后界面会出现三部分，一是标定图片，二是重投影误差可视化表格，三是立体的投影情况，可自由查看 另外可以导出结果到matlab输出界面： 然后输出界面： 相机的内参，畸变等
Matlab Camera Calibrator 使用教程
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05-17 3368
相机标定(Camera calibration)是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵 P的过程。在传统的相机模型中共有4种坐标系，标定的过程分为两个部分：第一步：从世界坐标系转换为相机坐标系，这一步是三维点到三维点的转换，包括R，t（相机外参）等参数；第二步：从相机坐标系转为图像坐标系，这一步是三维点到二维点的转换，包括K（相机内参）等参数；
Matlab使用Camera Calibrator工具箱标定相机
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09-03 5105
具体步骤如下 运行matlab后，打开APP栏。 在APP中找到Camera Calibrator工具并打开。 点击添加图片 这里我随机打开了一组实现拍好的照片，注意照片尽量不要出现模糊，反光等问题。 输入标定棋盘格大小，我用的是边长为40mm，这里我修改为40 点击Option，在弹出的串口中选择如下几个选项。选用二系数是因为三个系数的标定结果不稳定。然后需要计算其切向畸变（这里默认skew为0）。然后点击Calirate 下图为得到标定结果，中间部分显示检测出的角
matlab相机标定GP400-30-12*9
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### MATLAB 相机标定 GP400-30 12x9 棋盘格教程 #### 准备工作 为了进行相机标定，需准备一系列不同角度拍摄的棋盘格图像。对于GP400-30型号相机和12x9尺寸的棋盘格图案，建议至少采集20张以上的图片以确保足够的数据量来获得精确的结果。 #### 加载所需工具箱 MATLAB提供了Camera Calibrator应用程序以及相应的函数库来进行此操作。加载必要的工具箱： ```matlab % 确认安装并加载计算机视觉工具箱 if ~license('test', 'Computer_Vision_Toolbox') error('需要安装 Computer Vision Toolbox'); end ``` #### 创建棋盘格对象 定义用于检测角点的标准棋盘格参数： ```matlab squareSize = 27; % 单位：毫米, 基于实际测量得到的方块边长 boardSize = [12 9]; % 行列数对应棋盘格内部交差点数量 checkerBoard = checkerboard(boardSize(1)-1, boardSize(2)-1); ``` #### 自动化处理多幅图像 编写脚本批量读取文件夹内的所有JPEG/PNG格式照片，并尝试从中提取特征点位置信息： ```matlab imageFolder = fullfile(matlabroot,'toolbox','vision','visiondata',... 'calibrationPattern'); % 替换为自己的路径 images = imageDatastore(imageFolder); [imagePoints, boardPoints] = detectCheckerboardPoints(images.Files); worldUnits = 'mm'; squareSizeInWorldUnits = squareSize; for i=1:length(boardPoints) boardPoints{i} = (0:(numel(boardPoints{i},2)-1))' * ... repmat([squareSizeInWorldUnits,-squareSizeInWorldUnits],... numel(boardPoints{i}),1); end ``` #### 执行校准过程 利用上述收集到的数据集调用`estimateCameraParameters`函数完成最终计算： ```matlab [params,reprojectionErrors] = estimateCameraParameters(imagePoints,... boardPoints,... 'InitialEstimate',... params,... 'RadialDistortion',... [-0.3 0]); disp(['平均重投影误差(MSE): ', num2str(mean(reprojectionErrors.^2))]); % 显示均方差[MSE][^1] ``` 注意这里显示的是均方差（MSE），而并非根号下的标准偏差形式即RMSE。 #### 可视化结果 最后可以绘制一些图表帮助理解所得模型的质量如何： ```matlab showExtrinsics(params); figure; showReprojectionErrors(params); ```
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