3.2、matlab单目相机标定原理、流程及实验

1、单目相机标定流程及步骤

单目相机标定是通过确定相机的内部和外部参数,以便准确地在图像空间和物体空间之间建立映射关系。下面是单目相机标定的流程及步骤:

  1. 搜集标定图像:使用不同角度、距离和姿态拍摄一组标定图像,并确保标定板(可以是棋盘格或者圆形标定板)完整可见。
  2. 提取标定板角点:使用相机标定软件或者编程工具,对标定图像进行处理,提取出标定板上的角点位置。
  3. 生成标定板坐标系:将标定板的实际尺寸和布置方式输入到标定软件中,生成标定板的物体坐标系。
  4. 相机标定:使用标定板提取的角点位置和物体坐标系的信息,计算相机的内部参数(焦距、主点位置)和外部参数(旋转矩阵、平移向量)。
  5. 评估标定结果:通过重投影误差等指标评估相机标定的准确性,可以进行误差分析和加以改进。
  6. 应用标定参数:将标定得到的相机参数应用到实际场景中,用于目标检测、测距、摄像头校正等应用。

通过以上流程和步骤,可以有效地对单目相机进行标定,提高图像处理和计算机视觉的准确性和可靠性。

2、张正友标定法原理

张正友标定法(Zhang's Camera Calibration Method)是一种常用的相机标定方法,通过使用棋盘格标定板进行相机标定,得到相机的内部和外部参数。该方法由姚林德和张正友在1999年提出,被广泛应用于计算机视觉和机器视觉领域。其原理主要包括以下几个步骤:

  1. 拍摄图像:在不同角度和位置下使用相机拍摄多张包含棋盘格标定板的图像。
  2. 棋盘格角点提取:对拍摄的图像进行处理,提取出棋盘格上的角点位置。
  3. 棋盘格三维坐标计算:根据棋盘格的实际尺寸,计算出棋盘格上角点的三维坐标。
  4. 相机内部参数优化:使用非线性最小二乘法优化相机的内部参数,包括焦距、主点位置、径向畸变和切向畸变等。
  5. 相机外部参数计算:根据棋盘格角点的图像坐标和三维坐标,计算相机的外部参数,包括旋转矩阵和平移向量。
  6. 重投影误差优化:通过最小化重投影误差来优化相机内外参数,使得图像空间和物体空间之间的映射关系更准确。
  7. 评估标定结果:评估标定结果的准确性和稳定性,可以通过畸变校正、相机校正等方法对相机进行修正和补偿。

通过以上步骤,张正友标定法可以得到相机的准确内外参数,并且能够有效消除图像中的畸变,提高相机标定的精度和稳定性。

3、张正友标定法理论推导过程

张正友标定法的公式推导过程主要包括以下几个步骤:

1)单张图像成像模型:首先根据针孔相机模型,可以得到单张图像中一个角点的成像坐标和物体坐标之间的关系。设相机内参矩阵为K,外参矩阵为[R∣T],则可以得到单个角点的成像坐标u,v

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