4、matlab双目相机标定实验

1、双目相机标定原理及流程

双目相机标定是将双目相机系统的内外参数计算出来，从而实现双目视觉中的立体测量和深度感知。标定的目的是确定各个摄像头的内部参数（如焦距、主点、畸变等）和外部参数（如相机位置、朝向等），以便将双目相机捕获的图像转换为三维空间坐标。

双目相机标定的流程如下：

最终的标定结果包括每个摄像头的内部参数和外部参数，这些参数可以用于双目视觉中的立体匹配和三维重建。

棋盘格是一种特定设计的方格图案，通常由黑色和白色交替的正方形组成，这些正方形按照固定的规律排列。棋盘格通常用于机器视觉和计算机视觉中的图像标定和姿态估计。在图像处理中，棋盘格的特定结构和规则排列使其成为一种常用的标定工具。

在双目相机标定中，棋盘格用作标定板，摄像机拍摄棋盘格图案时能够从图像中获取到棋盘格上的特征点，这些特征点可以用于计算相机的内部参数（如焦距、主点、畸变等）和外部参数（如相机位置、朝向等）。

棋盘格简单、易识别，其规则的排列和特征点的明显性使其成为图像处理和计算机视觉中常用的标定工具。

棋盘格规格:20mm*20mm棋盘格，角点7*11

双目相机是一种由两个摄像头组成的相机系统，它们通常被放置在一定的距离之间，模拟人类双眼的视觉系统。通过同时拍摄同一场景的两幅图像，双目相机可以实现立体成像，从而让计算机能够进行深度感知、立体视觉和三维重建。

双目相机的工作原理是利用每个摄像头捕捉到的图像之间的视差（即同一点在两个图像中的像素位置差异），根据视差信息计算目标物体的深度信息。在双目成像中，两个摄像头之间的距离（基线长度）越大，捕捉到的视差范围也会增大，从而可以获得更精确的深度信息。

双目相机在机器视觉、智能驾驶、机器人技术、医疗影像等领域有着广泛的应用。它可以提供更加准确的环境信息，帮助计算机进行空间感知、障碍物检测、跟踪和导航等任务。另外，双目相机也被广泛用于计算机视觉中的立体匹配、景深测量、虚拟现实和增强现实等领域。

左侧为彩色相机采集图像/右侧为红外相机采集图像

在MATLAB中进行双目相机标定通常会使用相机标定工具箱（Camera Calibration Toolbox），可以方便的进行内外参数的标定。下面是在MATLAB中使用相机标定工具箱进行双目相机标定的原理和流程：

总之，使用MATLAB中的相机标定工具箱可以比较方便地进行双目相机的标定工作，得到双目相机的内部参数和外部参数，为后续的双目视觉应用提供基础支持。

点击app

点击下拉

点击双目相机标定模块

点击添加图片

棋盘格边长参数

左右相机视图导入文件夹

角点识别过程

角点识别结果

径向畸变和切向畸变参数设置

点击标定按钮

初始结果

粗大误差剔除(1/2/3/4为出大误差)，鼠标右键删除

剔除后效果

双目相机标定的结果通常包括以下内容：

内部参数：
- 标定矩阵（Intrinsic Matrix）：包括主点坐标、焦距等信息，描述了相机的内部几何特性。
- 畸变系数：描述了镜头畸变（径向畸变和切向畸变）的参数，用于纠正图像畸变。
- 透镜畸变纠正参数（在某些情况下）：描述了透镜的畸变情况，用于在后期处理中纠正透镜畸变。
外部参数：
- 外部旋转矩阵：描述相机坐标系与世界坐标系之间的旋转关系。
- 外部平移向量：描述相机坐标系相对于世界坐标系的平移关系。
重投影误差：即标定结果在实际图像上的投影误差，通过重投影误差可以评估标定的准确性。
立体匹配算法参数（在某些情况下）：一些双目相机标定工具箱也会提供立体匹配算法的参数，例如视差范围、最小视差等。
标定板的尺寸和特征点提取参数：包括标定板的尺寸或特征点的提取方法，有助于在实际使用中保持标定的准确性。