matlab标定fc到底是啥(已解决)

Matlab标定中fc与内参矩阵关系解析
在Matlab标定结果calib_results.m中,fc表示的焦距与stereoParams的内参矩阵fx有直接关系。fc实际上是内参矩阵中fx和fy的像素值表示的焦距。标定工具箱给出的fc是像素数,而实际焦距F(单位:毫米)需要乘以像素尺寸Sx和Sy才能得到fc。即fc = F * Sx = F * Sy,这里强调了fc是以像素为单位,而F是以毫米为单位的焦距。

calib_results.m里面显示的:

fc: Focal length:焦距?

和stereoParams里的intrinsicMatrix的fx啥关系?


对比了一下:

标定工具箱给出的fc=[ 773.848685669274570 ; 771.992707564128300 ];

stereoParams的内参矩阵=[751.924152156582,         0,       0;
%                       0,                749.159815240484,0;
%                      286.865701981804, 227.162912776704,1]

所以,标定工具箱的fc应该是内参矩阵的fx和fy。这个焦距的意义应该是像素数,而fx=F*Sx,fy=F*Sy,

这里的F焦距应该是毫米。也就是说,用焦距F(毫米)*Sx(每毫米所含像素数)=fc(焦距:像素数)


### 使用MATLAB进行手机摄像头的标定 为了使用MATLAB标定手机摄像头,可以采用MATLAB自带的摄像头标定工具箱。该工具箱能够帮助快速完成摄像机的标定过程并计算出内部参数,如焦距\( fc \)、主点坐标\( cc \)、偏差系数\( alphac_c \)以及失真系数\( kc \)[^1]。 #### 准备阶段 首先需准备一系列棋盘格图案的照片用于校准。这些照片应覆盖不同的角度和距离以确保获得全面的数据集。对于移动设备而言,建议拍摄至少20张不同视角下的清晰图像作为样本数据[^3]。 #### 数据收集 通过手机拍照功能获取上述所需的多幅棋盘格图片,并将其传输到电脑上供后续处理。值得注意的是,在保存文件时最好选用无损压缩格式(例如BMP),以便减少因压缩带来的误差影响最终的结果准确性。 #### MATLAB环境配置 启动MATLAB软件后加载Camera Calibrator应用程序: ```matlab cameraCalibrator ``` 在弹出的应用界面里导入之前准备好的棋盘格图像集合,设置好每边角点数量等基本信息之后点击“Start Calibration”。 #### 查看结果 当整个流程完成后可以在命令窗口查看得到的内参矩阵及畸变项的具体数值: ```matlab format long disp(cameraParams.IntrinsicMatrix); disp(cameraParams.RadialDistortion); disp(cameraParams.TangentialDistortion); ``` 以上代码片段展示了如何提取并显示相机内参矩阵与径向畸变和切向畸变的信息[^2]。 #### 应用实例 下面给出一段简单的脚本用来读取一组预先拍好的测试图并执行自动化的标定程序: ```matlab % 加载图像列表 imageFolder = 'path_to_your_images'; % 替换成自己的路径 images = imageDatastore(imageFolder); % 创建棋盘检测器对象 detector = detectCheckerboardPoints; % 初始化存储空间 [imageSize, ~] = size(readimage(images, 1)); squareSize = 1; % 假设方格大小为单位长度 worldPoints = generateWorldPoints(squareSize); imagePoints = cell(1, length(images.Files)); for i = 1:length(images.Files) img = readimage(images, i); [isDetected, points] = detector(img); if isDetected imagePoints{i} = points; end end validIdxs = cellfun('isempty', imagePoints); imagePoints = imagePoints(~validIdxs); worldPoints = repmat(worldPoints, sum(~validIdxs), 1, 1); % 执行标定算法 camParams = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints); % 显示结果 figure; showExtrinsics(camParams); ``` 此段代码实现了从指定目录下批量读入图片至内存中,接着调用了`detectCheckerboardPoints()`函数来定位各帧内的特征点位置;最后运用内置方法完成了对所有有效观测值的整体优化求解过程[^1]。
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