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Matlab相机标定代码。

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简介:
MATLAB标定工具箱的源代码以及配套的使用实例,能够精确地计算出相机参数矩阵、径向畸变参数和切向畸变参数,为后续的图像处理和三维重建等应用奠定坚实的基础。

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客服
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  • MATLAB
    优质
    本项目提供了一套详细的MATLAB代码,用于实现相机参数的自动标定。通过使用棋盘格图案,用户可以轻松获取相机的内参和外参,适用于机器视觉与图像处理领域。 Matlab标定工具箱的源代码可以用于计算相机参数矩阵、径向畸变参数以及切向畸变参数。这里提供一些使用实例来帮助理解和应用这些功能。
  • 基于MATLAB
    优质
    本项目提供一套详细的MATLAB代码,用于实现相机标定过程。通过该程序可精确计算相机内外参数,适用于计算机视觉和机器人技术等领域。 Douskos V.等人基于通用的Bonguet 相机标定工具箱改进编写了一个matlab相机标定程序。这个新版本不需要手动提取角点,并且提供现成的操作界面,同时是开源软件。使用该程序进行相机标定大约只需要20张左右的照片和12秒的时间。
  • 的C和MATLAB
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    本书或资源提供了关于相机标定方法的理论介绍及其实现代码,主要使用C语言与MATLAB编写,便于读者理解和实践相机校准技术。 相机标定是计算机视觉领域中的一个关键步骤,用于获取摄像头的内在参数和外在参数,并将图像坐标转换为真实世界坐标。这个压缩包包含两种经典的相机标定方法:Tsai的方法和张正友(Zhang Zhengyou)的方法,分别用C语言和MATLAB实现。接下来我们将详细探讨这两种方法及其应用。 1. Tsai的相机标定方法: 由Richard Tsai于1987年提出的算法主要基于多视图几何原理。该方法通过使用多个已知几何形状(如棋盘格)作为特征目标,利用这些特征点在图像中的投影来求解相机参数。 Tsai的方法包括以下几个步骤: - 图像采集:拍摄包含不同角度的特征物体图像; - 特征检测:找到并提取棋盘格角点; - 建立几何模型:建立3D空间坐标与2D图像坐标的对应关系; - 参数估计:利用非线性优化方法求解相机内在参数(焦距、主点坐标和畸变系数)及外在参数(旋转和平移矩阵)。 2. 张正友的改进标定法: 张正友的方法基于Tsai的工作,引入了随机样本一致性(RANSAC)算法来处理图像噪声与特征匹配误差。这种方法的优点在于鲁棒性更强、更易于实现。 其流程如下: - 数据准备:拍摄包含多个角度下棋盘格目标的图像; - 角点检测和匹配:利用角点检测器(如Harris角点)找到并配对棋盘格上的特征; - 矩阵运算:构建多项式模型描述3D空间到2D图像投影的关系; - 参数估计:通过最小化重投影误差,使用迭代法求解相机的内在和外在参数,并利用RANSAC剔除异常值以提高计算稳定性。 3. C语言与MATLAB实现的区别: C是一种底层编程语言,效率高,适用于嵌入式系统及实时应用。编写简洁高效的代码需要深入理解算法原理且调试复杂。 而MATLAB则适合快速原型开发和实验验证。其内置数学工具使复杂的运算变得简单易行,并提供丰富的数据处理功能;但运行速度较慢,在资源受限的设备上可能不适用。 4. 学习价值: 这两种经典方法不仅有助于你理解相机标定的基本原理,还能提升你的计算机视觉实践能力。 通过研究源代码,可以学习如何处理图像数据、建立数学模型以及解决非线性优化问题。压缩包提供了一套全面的学习资源,对于希望深入了解该过程或熟悉C/MATLAB编程的IT专业人士来说极具参考价值。 通过这些代码的实际应用,你将能够更好地掌握相机标定技术,并将其应用于机器人导航、自动驾驶和无人机视觉定位等领域中去。
  • 示例
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    本项目提供多种编程语言下的相机标定代码示例,旨在帮助开发者理解和实现相机参数校准过程,适用于计算机视觉和机器人技术等领域。 基于OpenCV与VS2010实现相机畸变参数的计算及标定。
  • 的OpenCV
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    本段代码使用OpenCV库实现相机标定,包含棋盘格图片处理、内内外参数计算等功能,适用于机器人视觉与图像识别等领域。 使用OpenCV进行相机标定,并执行畸变矫正的每一步代码都有详细的注释,并包含用于标定的照片,可以直接运行。
  • OpenCV双目
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV库实现的C++代码,用于完成双摄像机系统的标定工作。包括内外参数校准、镜头畸变矫正等步骤,确保图像拼接与立体视觉应用中的精度需求。 标定步骤实现方法如下: 1. 计算映射矩阵:计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵,此过程不依赖于摄像机的成像模型,而是基于平面标靶坐标点及其对应的图像坐标点数据,通过最小二乘法求解得到。 2. 求解摄像机参数:根据已得的映射矩阵建立基本方程关系来获取与摄像机内部参数相关的基础信息。进一步考虑镜头畸变,并以初步获得的数据为初始条件进行非线性优化搜索,从而得出精确的全部参数值。 3. 确定双目视觉系统中左右两台相机之间的相对位置:对于一个立体视觉系统来说,设左、右两个摄像机相对于世界坐标系的位置关系分别由Rl, Tl和Rr, Tr表示。这意味着空间中的任一点在世界坐标系、左摄相机坐标系及右摄相机坐标系下的坐标分别为Xw, Xl 和 Xr,则有如下公式:Xl=Rl*Xw+Tl; Xr=Rr*Xw+Tr. 因此,两台摄像机之间的相对几何关系可以表示为R=Rr*Rl^-1;T=Tr-Rr*Rl^-1*Tl。 在实际标定过程中,通过使用同一标靶对双摄相机进行同步拍摄来获取各自的内外参数。这不仅可以确定单个摄像机的内部特性,还能同时获得整个立体视觉系统的结构配置信息。基于单一摄像头校准的过程了解到,每当调整标靶位置时就会得到一组新的外参:Rr,Tr与Rl,Tl;由此可以利用公式 R=Rr*Rl^-1 和 T=Tr-Rr*Rl^-1*Tl 来确定相应的系统构造参数。
  • 双目
    优质
    本项目提供一套详细的双目相机标定代码,旨在帮助用户准确计算并获取双目视觉系统的内外参数。适合于机器人视觉、自动驾驶等领域的研究与应用。 双目相机标定是计算机视觉领域中的一个关键步骤,它对于实现精确的三维空间重建、物体定位和导航等任务至关重要。“双目相机标定代码”旨在帮助用户进行这一过程,以便后续进行更复杂的计算机视觉应用。 理解双目相机的工作原理非常重要。双目相机由两个并排的摄像头组成,模拟人类双眼观察物体的方式,通过捕捉同一场景的两张图像,并根据视差计算出深度信息。这种技术基于三角测量原理:已知两个摄像头的位置(基线)和它们分别拍摄到的相同点,则能计算出该点在三维空间中的坐标。 双目标定的目标是获取相机的内外参数。内参数包括焦距、主点坐标以及镜头畸变系数,这些与相机自身属性相关;外参数则描述了相机在世界坐标系中的位置和姿态,即旋转矩阵和平移向量。标定过程通常包含以下几个步骤: 1. **棋盘格图案**:使用均匀分布的特征点作为参考。 2. **图像采集**:多角度拍摄棋盘格角点并记录每个视角下的图像数据。 3. **特征检测**:自动或手动标记每张图中的所有关键角点。 4. **匹配对应点**:将左右相机捕捉到的相同位置进行配对,形成立体对应关系。 5. **计算单目标定**:为每一个单独的摄像头确定其内参数和姿态矩阵(旋转和平移)。 6. **立体标定**:利用已知的特征点来解算两个摄像机之间的相对位姿信息,即外参量。 7. **校正镜头畸变**:使用得到的矫正系数对原始图像进行处理以减少失真影响。 完成以上步骤后,可以获得一个能够将像素坐标转换为世界坐标的标定矩阵。这在自动驾驶、机器人导航和无人机避障等应用中具有重要作用。 提供的代码文件包含执行上述过程所需的所有算法及工具模块。用户可以通过运行这些程序,并根据具体硬件配置输入相应的棋盘格图像数据来获得双目相机的精确标定结果,从而更好地掌握并利用这项技术实现三维视觉功能。
  • opencv_双目_双目_源
    优质
    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。
  • MATLAB结构光与投影仪
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    本项目提供了一套基于MATLAB的结构光系统标定程序,适用于相机和投影仪间的内外参数校准。代码简洁高效,便于科研及工程应用。 Matlab 结构光相机-投影仪标定代码