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该文件包含用于标定单、双目相机以及导出参数的MATLAB程序。

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简介：
开发了一套能够将标定相机的参数信息导出为Excel文件以及TXT两种格式的程序。该程序具备将相机参数数据转换并保存为两种常见文件类型的能力，从而方便用户进行数据处理和分析。

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  • MATLAB单双目相机标定与参数导出程序.zip
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    本资源提供一套完整的MATLAB程序包，用于进行单目和双目相机的精确标定，并支持将得到的内参、外参及畸变系数等参数导出，便于后续图像处理或机器视觉应用。 编写一个程序来将标定相机的参数导出为Excel文件和TXT两种格式。
     
  • lena.zip_lena_opencv 双目相机标定及标定软件
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    本项目提供了一种基于双目相机的标定方法及软件工具，适用于图像处理领域中对精度要求较高的应用场景。通过使用OpenCV库进行开发，实现了对lena图片的数据分析与校准。 该程序是对双目相机进行标定的代码，使用了OpenCV开源软件编写，希望能对大家有所帮助。
     
  • TOOLBOX_calib.zip_matlab单目标定及多相机标定_单目相机标定_相机标定
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    本资源提供MATLAB环境下单个和多个相机的标定工具箱（TOOLBOX_calib.zip），包括详细的单目相机内参数与外参计算，适用于视觉测量和图像处理。 基于Matlab开发的源码实现了相机单目标定和多目标定功能，能够自动生成相机的内参和外参。
     
  • 相机单一目标定包含鱼眼标定
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    本研究专注于相机的单目标定位及鱼眼镜头的精确校准技术，旨在提升图像处理和计算机视觉领域的应用精度与范围。 基于Ubuntu的相机单目标定支持鱼眼标定，并提供源代码和照片。
     
  • opencv相机标定_双目相机标定_双目标定_源码
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    本资源提供OpenCV库下的相机及双目系统标定方法，包括单目与立体校准的完整源代码，适用于视觉测量、机器人导航等领域。 基于OpenCV的双目相机标定程序采用的是张正友的方法，非常实用。使用前需要先获取单目相机的参数，然后将其输入到该双目程序中。接着通过拍摄两台相机共视场内的棋盘格图像，可以解算出两个相机之间的位置关系，并建立双目坐标系。
     
  • OpenCV相机标定（含内参、畸变系数及外参输出）
    优质
    本教程详细介绍如何使用OpenCV进行相机标定，包括计算内部参数、畸变系数以及外部参数，并提供具体实现步骤。 #include #include #include using namespace std; using namespace cv; // 将相机标定过程封装到CameraCalibrator类中 class CameraCalibrator { private: // 输入点： // 世界坐标系中的角点，每个正方形的边长为一个单位长度 vector> objectPoints; // 角点在图像中的位置（以像素为单位） };
     
  • 双目相机标定程序与图片
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    本项目提供了一套完整的双目相机标定解决方案及其实现代码，包括内外参数标定和棋盘格图像处理。适用于立体视觉、自动驾驶等领域。 双目相机的标定程序值得参考，并包含了一些用于标定的参考图片。
     
  • Halcon相机标定代码与文档/双目标定及单目标定资料汇编
    优质
    本资源包汇集了Halcon相机标定的相关代码和详细文档，包括双目与单目两种标定方法所需的所有资料。 在Halcon相机标定过程中，首先需要初始化图像大小（例如全图尺寸为640*480像素，子采样后为320*240像素）。接着是标定板的初始化步骤：指定一个描述文件CaltabName作为参数，并使用set_calib_data_calib_object函数设置这些数据。随后创建用于存储标定信息的数据模型。 在获取到不同姿态下的8至15张图像后，需要确保每张图片中的圆直径至少为10个像素大小以保证精度。接下来的步骤是加载所有采集到的图像，并使用find_caltab算子对这些图像进行处理：首先执行高斯滤波（通过设定SizeGauss参数），然后阈值分割（MarkThresh决定）来识别标定板的位置。 随后，利用find_marks_and_pose算子进一步分析找到圆心及其属性。如果发现检测到的圆与描述文件中的信息不匹配，则会调整StartThresh直到满足条件为止。这些步骤完成后，系统将所有图像中圆形目标点的数据加载至组元内以备后续使用。 最后一步是通过调用calibrate_cameras函数来利用之前收集的所有数据进行相机标定，并返回平均投影误差Errors作为结果输出。
     
  • 单目与双目相机的标定原理及图解
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    本文详细解析了单目和双目相机的标定方法及其背后的理论基础，并通过直观图示帮助读者理解复杂概念。 计算机视觉领域中的单目相机和双目相机标定原理及图解包括：双目测距、三维重建（从世界坐标系到像素坐标系的转换）、单目相机内外参数以及畸变系数求解，单应性矩阵计算，双目标定与立体标定，立体校正，立体匹配算法应用和视差计算等内容。
     
  • 双目标双目测距标定的MATLAB代码：用于双目摄像机标定
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    本段MATLAB代码实现针对双目视觉系统的精确测量，涵盖内外参数校准技术，适用于开发高精度的双目标双目测距应用。 这是一款用于双目测距的摄像头程序，包含标定用图及标定数据，并使用Matlab中的标定工具箱进行相机标定。 该程序提供了两种不同的像素代码以及相应的标定图片与结果展示。 运行步骤如下： 1. 当需要使用摄像头拍照时，请通过Python脚本`cap.py`来操作。 2. 在完成拍摄后，利用MATLAB工具箱对相机进行标定，并将得到的数据（类似文件Calib_Results_stereo_data.txt中的描述）手动填写至`camera_config.py`内。 3. 程序中包含两种不同的匹配算法：BM算法和SGBM算法。其中，BM算法速度快但精度较低；而SGBM算法则以较高的精确度为代价换取更慢的处理速度，默认情况下程序使用的是SGBM算法。