基于toolbox_calib工具箱的相机标定 Matlab 模拟

最新推荐文章于 2025-06-03 11:17:39 发布

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文章标签： matlab 数码相机数学建模

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本文介绍了如何使用toolbox_calib工具箱在MatLab中模拟相机标定过程。通过生成三维标定板数据和二维图像坐标，调用calibrateCamera函数获取标定参数，并展示了结果验证步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于toolbox_calib工具箱的相机标定 Matlab 模拟

相机标定是计算机视觉领域中非常重要的一项工作，它可以通过数学建模实现摄像机内部和外部参数的准确测量。toolbox_calib工具箱被广泛应用于相机标定和相机姿态估计，本文将介绍如何使用 MatLab 模拟实现相机标定。

首先，我们需要准备一组已知尺寸并摆放在不同位置的三维标定板作为相机标定的对象。在真实情况下，我们需要手动测量标定板上各个点的二维图像坐标以及对应的三维空间坐标，但是在模拟中我们可以通过随机生成的方式来模拟这些数据。

下面是用 MatLab 实现相机标定的完整代码：

% 生成标定板上的三维坐标
worldPoints = generateCheckerboardPoints([10, 10], 20);

% 随机生成每个点的二维图像坐标
numImages = 10;
imageSize = [640, 480];
allImagePoints = cell(numImages, 1);
for i = 1:numImages
    imagePoints = generateImagePoints(worldPoints, imageSize);
    allImagePoints{i} = imagePoints;
end

% 相机标定
params = calibrateCamera(allImagePoints, worldPoints, imageSize);
disp(params.IntrinsicMatrix);

% 显示标定结果
figure

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