Matlab相机标定工具箱（Camera Calibration Toolbox for Matlab）实验

### Matlab相机标定工具箱（Camera Calibration Toolbox for Matlab）实验详解 #### 一、实验目的与背景 在图像处理和计算机视觉领域，准确地获取相机的内外参数对于后续的图像处理工作至关重要。Matlab相机标定工具箱为用户提供了一种方便高效的方法来实现这一目标。该工具箱能够帮助用户解算相机的内参数（如焦距、主点位置等）、外参数（如旋转和平移矩阵），以及得到矫正后的图像。这对于进行三维重建、机器人导航、增强现实等应用有着极其重要的意义。 #### 二、实验材料与步骤 ##### 1. 原始数据 本实验使用的数据来自于武汉大学测绘学院，具体包含以下内容： - **9张图像**：这些图像由笔记本电脑的内置摄像头拍摄，尺寸为1600像素 * 1200像素。其中第9张图像存在模糊问题，因此被排除在外。 - **图像来源**：`image` 文件夹中的这9张图像作为本次实验的原始输入数据。 ##### 2. 安装与配置Matlab相机标定工具箱 - **下载工具箱**：访问官方提供的链接 [http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/#start](http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/#start)，下载并安装Matlab相机标定工具箱。 - **加载工具箱**：将工具箱添加到Matlab的工作路径中，以便能够在Matlab环境中调用相关的函数和脚本。 ##### 3. 读取图像 - 使用Matlab的图像处理功能，读取存储于`image`文件夹内的图像数据。 ##### 4. 提取角点 - **自动检测角点**：通过工具箱中的自动检测功能，从棋盘格图像中提取角点。 - **手动调整**：在自动检测的基础上，根据需要手动调整角点位置以提高精度。特别是当镜头存在较大畸变时，可能需要手动标记每个角点的位置。 - **角点精度**：按照工具箱文档所述，提取的角点精度可达0.1像素级别。 ##### 5. 相机标定 - **初始化阶段**：在此阶段，工具箱会计算出初步的相机参数，但此时不考虑镜头畸变的影响。 - **非线性优化**：基于最小二乘准则，工具箱会对初始参数进行非线性优化，以减小像点的反投影误差。最终输出的标定结果包括： - **焦距**：`fc=[1582.65925 1583.72173]` - **主点位置**：`cc=[784.75027 621.28086]` - **像素倾斜角度**：`alpha_c=[0.00000]`，表示像素轴之间的角度为90度。 - **畸变系数**：`kc=[0.06559 -0.25891 0.00055 0.00569 0.00000]` ##### 6. 分析相机的外参数 - 标定完成后，还可以获得相机相对于世界坐标的外参数，包括旋转和平移信息。通过可视化这些参数，可以直观地了解相机的姿态变化情况。 ##### 7. 投影误差分析 - 对于每个提取的角点，工具箱还会计算出其投影误差。例如，在本次实验中，投影误差区间为x方向上的(-6.5, 7)和y方向上的(-3.2, 4.2)。 #### 三、实验总结与讨论 通过上述步骤，我们不仅成功地进行了相机标定，还得到了一系列有价值的参数。这些参数可以帮助我们更准确地理解相机的行为特性，并为进一步的图像处理任务提供基础。值得注意的是，虽然自动化工具在大多数情况下都能提供满意的结果，但在某些极端条件下，如使用具有显著畸变的鱼眼镜头时，可能还需要手动调整以达到更高的精度。此外，投影误差分析提供了关于标定准确性的定量评估，这对于确保后续应用的质量至关重要。