Matlab2015 双目相机自动标定

本文详细介绍了使用MATLAB2015立体相机标定工具箱进行相机标定的步骤,包括标定工具箱的调用、选项配置、图像加载、标定过程及参数导出,并解释了如何读取和理解标定后的参数。

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原文地址:http://www.cnblogs.com/chay/p/7551151.html

一、      标定步骤

1.      调出标定工具箱

在命令行输入stereoCameraCalibrator,出现如下界面:

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2.      勾选相应的选项

然后将上面的“Skew”、“Tangential Distortion”以及“3 Coefficients”等选项选上,将“2 Coefficients”选项去掉,如下:

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3.      载入图像

然后点击添加图像,出现如下界面:

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Camera1代表左摄像头,Camera2代表右摄像头,分别选择存放着左右图像的文件夹,需要特别注意的是棋盘格的边长应该根据打印的实际大小填写,单位可以选择

然后点击OK,程序会自动检测采集的图像到底有多少可以使用,可以说MATLAB2015的这个工具十分挑剔,如果角度不好的话,将使用不了,因此在采集图像时,最好多的采集一些。(此处只是为了说明标定步骤,所以使用的图像较少)。

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4.      标定

点击技术分享按钮,开始标定:

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5.      校准

从下图可以看到,平均的标定误差以及标定过程中误差较大的的图像对。

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点击选择不想接受的误差直方图,可以直接在左边的图像对中找到对应的图像,右键选择“Remove and Recalibrate”:

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       可以重复上述步骤,直到认为误差满足标定需求为止。

6.      导出参数

点击技术分享选择Export camera parameters, 并点击“OK”。

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二、      参数读取

标定结束后,会得到如下标定参数:

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CameraParameters1与CameraParameters2为左右摄像头的内部参数,RotationOfCamera2与TranslationOfCamera2为两个摄像头的旋转、平移参数。

1.      两个摄像头的平移和旋转参数

平移参数可直接使用;但旋转参数需进行转置才能使用。

2.      摄像机内参矩阵

CameraParameters1与CameraParameters2中包含如下文件:

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IntrinsicMatrix存放的是摄像头的内参,只与摄像机的内部结构有关,需要先转置再使用。

3.      畸变参数

RadialDistortion和TangentialDistortion中存放的是畸变参数, RadialDistortion为径向畸变,摄像头由于光学透镜的特性使得成像存在着径向畸变,可由K1,K2,K3确定。TangentialDistortion为切向畸变,由于装配方面的误差,传感器与光学镜头之间并非完全平行,因此成像存在切向畸变,可由两个参数P1,P2确定。

不过在使用时,需要注意参数的排放顺序,即K1,K2,P1,P2,K3。切记不可弄错,否则后续的立体匹配会出现很大的偏差

Matlab双目相机标定过程可以通过以下步骤来完成: 1. 准备双目相机标定板:在标定过程中,需要使用一个已知尺寸的标定板。这个标定板可以是一个黑白棋盘格或者特定的标定板。确保标定板在相机的视野范围内,并且能够被两个相机同时看到。 2. 拍摄标定图像:使用双目相机拍摄一系列包含标定板的图像。为了得到准确的标定结果,应该在不同的位置、角度和距离下拍摄足够数量的图像。确保图像的质量和清晰度。 3. 提取角点:对于每张标定图像,使用Matlab的图像处理工具箱中的函数来自动提取标定板上的角点。这些角点可以是标定板上黑白方格的交点。 4. 标定相机:使用Matlab的相机标定工具箱函数来进行相机标定。在标定过程中,根据提取的角点坐标,算法会自动计算出相机的内外参数。其中内参数包括相机的焦距、主点位置、畸变参数等。外参数包括相机之间的旋转矩阵和平移矩阵。 5. 获取标定结果:在标定完成后,可以通过访问相机参数来获取标定结果。例如,可以通过stereoParams.TranslationOfCamera2获取相机2相对于相机1的偏移矩阵,并通过stereoParams.RotationOfCamera2获取相机2相对于相机1的旋转矩阵。需要注意的是,旋转矩阵需要进行转置才能使用[2]。 通过以上步骤,你就可以完成Matlab双目相机标定并获得相应的标定参数。
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