MATLAB相机标定工具箱，张正友相机标定法

在计算机视觉领域，相机标定是一项至关重要的任务，它用于获取相机的内参和外参，以便精确地将二维图像坐标转换为三维空间坐标。"MATLAB相机标定工具箱，张正友相机标定法"是专为此目的设计的一个资源，结合了MATLAB环境中的工具箱以及张正友教授提出的相机标定算法。 张正友相机标定法是由清华大学的张正友教授在1998年提出的一种实用的相机标定方法，广泛应用于各种视觉系统。该方法基于多视图几何，利用一系列已知几何形状（如棋盘格）的图像来确定相机的内外参数。它包括以下几个关键步骤： 1. **图像采集**：使用棋盘格或其他特征丰富的图案，在不同角度和位置拍摄多张图片。 2. **角点检测**：在每张图像中自动检测棋盘格的角点。MATLAB工具箱通常提供了角点检测函数，如`detectCheckerboardPoints`。 3. **标定矩阵计算**：利用检测到的角点，通过最小化重投影误差来估计相机的内参矩阵（包括焦距、主点坐标等）和外参（旋转和平移矩阵）。张正友算法中，这通常涉及到线性或非线性优化问题，如Levenberg-Marquardt算法。 4. **标定结果验证**：标定完成后，可以使用新的标定参数对原始图像中的角点进行重投影，比较实际检测到的角点与预测的位置，验证标定的准确性。 MATLAB相机标定工具箱提供了实现这一过程的完整框架。它包含了一系列预定义的函数，如设置标定对象、进行标定、校正畸变等。例如，`calibrateCamera`函数可以用于执行完整的标定流程，`undistortImage`用于校正图像的透视畸变。 在提供的压缩包中，`TOOLBOX_calib`可能包含了这个工具箱的所有源码和可执行文件，用户可以直接在MATLAB环境中调用这些功能。而`zhang_data`可能包含了示例数据集，如棋盘格图像和用于标定的地面真值，用户可以通过这些数据来学习和测试标定算法。 通过理解和应用这个工具箱及张正友相机标定法，开发者可以提高其计算机视觉系统在目标检测、跟踪、三维重建等任务中的精度和可靠性。对于科研人员和工程师来说，这是一个非常有价值的资源，可以帮助他们快速实现相机标定，并进一步进行复杂的视觉计算。