如何通过Matlab获取相机参数进行相机标定

简介: 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数。

在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。

常用术语

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

标定步骤

1、打印一张棋盘格,把它贴在一个平面上,作为标定物。
2、通过调整标定物或摄像机的方向,为标定物拍摄一些不同方向的照片。
3、从照片中提取棋盘格角点。
4、估算理想无畸变的情况下,五个内参和六个外参。
5、应用最小二乘法估算实际存在径向畸变下的畸变系数。
6、极大似然法,优化估计,提升估计精度。

img_261815e26e6ada00cfe121dda7954598.png
1.打开camera calibrator

img_6a8c37c10099651480969896a854247f.png
添加多张棋盘格

图片大小要一致,最好加入20张左右为佳,加入完成后点击Calibrate

img_d274e943cb32a0d81d2f8d5526cd7341.png
点击Export Camera保存参数

返回到命令窗口,即可看到相机参数,在命令行输入cameraParams.IntrinsicMatrixcameraParams.RadialDistortion可得到内参矩阵和径向畸变

img_0be1a91ebf6d31590f27565cb3e51789.png
命令行窗口

得到的是相机的内参矩阵ans:
其中1.0e+03表示1*10^3;
|a11 a12 a13|
|a21 a22 a23|
|a31 a32 a33|
a11 和 a22表示焦距的参数fx,fy

参考资料:相机标定(Camera calibration)原理、步骤
如何利用Matlab APPS camera calibrator 测相机内部参数!!

目录
相关文章
|
2天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于扩频解扩+turbo译码的64QAM图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
该通信系统基于MATLAB 2022a仿真,适用于高要求的图像传输场景(如无人机、视频监控等),采用64QAM调制解调、扩频技术和Turbo译码提高抗干扰能力。发射端包括图像源、64QAM调制器、扩频器等;接收端则有解扩器、64QAM解调器和Turbo译码器等。核心程序实现图像传输的编码、调制、信道传输及解码,确保图像质量和传输可靠性。
28 16
|
21天前
|
算法
基于WOA算法的SVDD参数寻优matlab仿真
该程序利用鲸鱼优化算法(WOA)对支持向量数据描述(SVDD)模型的参数进行优化,以提高数据分类的准确性。通过MATLAB2022A实现,展示了不同信噪比(SNR)下模型的分类误差。WOA通过模拟鲸鱼捕食行为,动态调整SVDD参数,如惩罚因子C和核函数参数γ,以寻找最优参数组合,增强模型的鲁棒性和泛化能力。
|
23天前
|
算法
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化PID控制器参数,通过空间状态方程构建控制对象,自定义GA的选择、交叉、变异过程,以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比,此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试,展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程,最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数,显著提升了系统响应速度和稳定性。
|
24天前
|
算法
基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真
本研究基于大爆炸优化算法对PID控制器参数进行寻优,并通过Matlab仿真对比优化前后PID控制效果。使用MATLAB2022a实现核心程序,展示了算法迭代过程及最优PID参数的求解。大爆炸优化算法通过模拟宇宙大爆炸和大收缩过程,在搜索空间中迭代寻找全局最优解,特别适用于PID参数优化,提升控制系统性能。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
基于最小二乘法的太阳黑子活动模型参数辨识和预测matlab仿真
本项目基于最小二乘法,利用Matlab对太阳黑子活动进行模型参数辨识和预测。通过分析过去288年的观测数据,研究其11年周期规律,实现对太阳黑子活动周期性的准确建模与未来趋势预测。适用于MATLAB2022a版本。
|
2月前
|
算法 决策智能
基于禁忌搜索算法的VRP问题求解matlab仿真,带GUI界面,可设置参数
该程序基于禁忌搜索算法求解车辆路径问题(VRP),使用MATLAB2022a版本实现,并带有GUI界面。用户可通过界面设置参数并查看结果。禁忌搜索算法通过迭代改进当前解,并利用记忆机制避免陷入局部最优。程序包含初始化、定义邻域结构、设置禁忌列表等步骤,最终输出最优路径和相关数据图表。
|
2月前
|
算法
基于最小二乘递推算法的系统参数辨识matlab仿真
该程序基于最小二乘递推(RLS)算法实现系统参数辨识,对参数a1、b1、a2、b2进行估计并计算误差及收敛曲线,对比不同信噪比下的估计误差。在MATLAB 2022a环境下运行,结果显示了四组误差曲线。RLS算法适用于实时、连续数据流中的动态参数辨识,通过递推方式快速调整参数估计,保持较低计算复杂度。
|
3月前
|
算法
基于极大似然算法的系统参数辨识matlab仿真
本程序基于极大似然算法实现系统参数辨识,对参数a1、b1、a2、b2进行估计,并计算估计误差及收敛曲线,对比不同信噪比下的误差表现。在MATLAB2022a版本中运行,展示了参数估计值及其误差曲线。极大似然估计方法通过最大化观测数据的似然函数来估计未知参数,适用于多种系统模型。
|
4月前
|
算法
基于卡尔曼滤波的系统参数辨识matlab仿真
此程序采用卡尔曼滤波技术实现系统参数在线辨识,通过MATLAB 2022a仿真展现参数收敛过程、辨识误差,并比较不同信噪比下系统性能。卡尔曼滤波递归地结合历史估计与当前观测,优化状态估计。参数辨识中,系统参数被视为状态变量,通过迭代预测和更新步骤实现在线估计,有效处理了线性系统中的噪声影响。
117 12
|
4月前
|
算法
基于GA遗传优化的PID控制器最优控制参数整定matlab仿真
通过遗传算法优化PID控制器的Kp、Ki、Kd参数,以输出误差为目标值,迭代求得最优参数。采用MATLAB 2022a验证,利用遗传算法全局寻优特性,自动完成参数整定,适合复杂及非线性系统,有效提升控制性能。

热门文章

最新文章