Matlab攝像機標定工具箱的使用說明

vv攝像機標定工具箱1.1Matlab攝像機標定工具箱和編號，根本名在前，后面直接跟著數(shù)字編號。編號最多為3位十進制數(shù)字。||0=ksky0uxz「x] v軸之間的夾角，單位為弧度。cdccc2c5c3c1c1c4c1(1-2)(|x=x(1+kr2+kr4+kcdccc2c5c3c1c1c4c1(1-2)|ly=y(1+kr2+kr4+kr6)+k(r2+2y2)+2kxyc1dc1c1c2c5c3c1c4c1c1cefficient〞，那么將目錄中的圖像按照需要每次一幅圖像讀入內存中，所需內存較小。在選具箱操作面板。面板...wd...相對于攝像機坐標系的變換關系)，根據(jù)網(wǎng)格點的笛卡爾空間坐標，將網(wǎng)格角點反投影到圖(10)“Save〞鍵：保存標定結果。將內參數(shù)標定結果以及攝像機與靶標之間的外參數(shù)(11)“Load〞鍵：讀入標定結果。從存放于toolbox_calib目錄中的標定結果文件ImageImagetif存在toolbox_calib目錄中。標定的靶標圖像需要采用一樣的圖像格式。攝像機的內參數(shù)標定過程，如下所述。(1)指定圖像根本名與圖像格式e(2)提取角點輸入要進展角點提取的靶標圖像的編號并回車。直接回車表示選用缺省值。選擇缺省值式，對讀入的所有的靶標圖像進展角點提取。...wd...別在“wintx([]=5)=〞和“winty([]=5)=〞輸入行中輸入角點提取區(qū)域的窗口半后，命令窗口顯示角點提取區(qū)域的窗口尺寸(2n+1)x(2m+1)。例如，選擇缺省時角ally數(shù)，選擇值1表示人工計算并輸入棋盤格靶標選定區(qū)域內的方格行數(shù)和列數(shù)。甚至導致角點提取錯誤。nmmmnoyes變初始值。輸b表示角點提取結果的十字標記位置并不在角點位置，說明角點提取存在錯誤。定Calibration鍵，即可完成攝像機的內參數(shù)標定。Matlab首先進展初始化，即將圖像中心點坐標作為主點坐標的...wd...L-M梯度下降法。優(yōu)化后的結果中給出的參數(shù)不確定性，是3倍的標準方差。fc中的兩個于xy項的切向畸變系數(shù)kc4。err為將網(wǎng)格角點反投影到圖像空間的誤差的標準方差，單位初始化后的標定結果：優(yōu)化后的標定結果：(4)顯示攝像機與標定靶標之間的關系完成內參數(shù)標定后，在標定工具箱操作面板點擊“ShowExtrinsic〞鍵，即可在新的圖與靶標之間的關系，圖6(b)為假設靶標固定時攝像機與靶標之間的關系。(a)(b)完成內參數(shù)標定后，在標定工具箱操作面板點擊“Analyseerror〞鍵，即可在新的圖形窗口顯示出標定使用的所有角點反投影到圖像空間的圖像坐標誤差，如圖7所示。在圖7誤差、角點提取區(qū)域的窗口半寬m和半高n。選擇角點后在命令窗口顯示的信息：...wd...(6)反投影到圖像空間labs圖7反投影到圖像空間的角點圖像坐標誤差)圖像畸變校正完成內參數(shù)標定后，在標定工具箱操作面板點擊“Undistortimage〞鍵，那么按照畸變系數(shù)對讀入的所有靶標圖像進展處理，生成消除畸變后的圖像并保存在toolbox_calib目錄中。生成的消除畸變后的圖像，以原圖像的文件名在根本名和編號之間插入_rect作為其文ge(8)增加/刪除圖像刪除圖像的數(shù)字，然后輸入圖像編號，可以增加/刪除標定使用的圖像。(9)重新提取網(wǎng)格角點wintx([]=5)=winty([]=5)=a(b)...wd...箱操作面板點擊“Comp.Extrinsic〞鍵，在命令窗口輸入靶標圖像名稱和圖像格式，再按照程提取角點，可實現(xiàn)靶標相對于攝像機的外參數(shù)標定。外參數(shù)標定時，在命令窗口顯示的信息如下：wintx([]=5)=winty([]=5)=點反投影到圖像空間的誤差的標準方差，單位為像素。在進展立體視覺標定之前，按照1.1.2節(jié)方法分別標定立體視覺系統(tǒng)的左、右攝像機的eftmat10立體視覺標定工具箱操作面板機相對于右攝像機的位姿進展初步標定。...wd...]ft攝像機的畸變系數(shù)。fc_right是右攝像機的放大系數(shù)，即焦距歸一化成像平面上的成像點坐s攝像機坐標系原點在右攝像機坐標系中的位移向量，單位mm。左、右攝像機的內參數(shù)和優(yōu)化后的外參數(shù)。輸出結果如下所示：Distortionkcleft.097140.00109-0.000300.00000]±[0.00621...wd...]g圖像，以原圖像的文件名在根本名和編號之間插入_rectified作為其文件名。在采用Matlab工具箱的攝像機標定中，內參數(shù)標定是進展其它參數(shù)標定的根底。首先需要完成內參數(shù)標定，才能進展外參數(shù)標定或者立體視覺標定、手眼標定等。因此，內參數(shù)標定過程中需要注意的問題，在其它所有的標定中都應注意。(1)內參數(shù)標定需要注意的問題制作棋盤格靶標時應特別注意，黑色方格與白色方格尺寸需要一樣，而且所有方格的尺寸必須嚴格一致。靶標的方格數(shù)量不宜太小，行數(shù)和列數(shù)以大于10為宜。方采集靶標圖像時應特別注意，需要在不同的角度不同的位置采集靶標的多幅圖像。采集到的圖像必須清晰，靶標圖像尺寸以占整幅圖像尺寸的1/3~3/4為宜。靶標圖像最好在整幅圖像的不同位置都有分布，不宜過于集中于同一區(qū)域。靶標放置位置與攝像機之間的距離最好為視覺系統(tǒng)的主要工作距離。靶標相對于攝像機的角度應有較大范圍的變化，應包含繞三個軸較大角度的旋轉，最好不小于30度。采集的靶標圖像數(shù)量不應太少，建議以10~20幅靶標圖像為宜。的數(shù)據(jù)格式必須一樣。toolbox_calib目錄中。提取角點時，在圖形窗口利用鼠標點擊設定棋盤格靶標的選定區(qū)域。點擊的第一個應在同一條網(wǎng)格線上，使得所形成的四邊形的邊應與棋盤格靶標的網(wǎng)格線根本平行。為提高點擊的角點的精度，建議將顯示靶標圖像的圖像窗口放大到最大，利用擊4個角點。cc...wd...(2)外參數(shù)標定需要注意的問題方格尺寸必須輸入實際尺寸。到的外參數(shù)是靶標坐標系在攝像機坐標系中的位姿。(3)立體視覺標定需要注意的問題右左右攝像機的靶標圖像中也應一樣。左右攝像機采集的圖像數(shù)量必須一樣。一樣的編號的左右攝像機采集的圖像是靶標在同一位姿時左右攝像機采集的圖像，構成一組立體視覺的靶標圖像對。得到的外參數(shù)是左攝像機相對于右攝像機的位姿，即左攝像機坐標系在右攝像機坐(4)手眼標定(Eye-in-Hand)需要注意的問題改變靶標的位置和姿態(tài)采集10~20幅靶標圖像。角點提取時，不需要具有一樣的然后進展外參數(shù)標定。靶標固定不動，較大幅度的改變機器人的位姿，采集5~10利用攝像機的內參數(shù)、機器人的末端位姿(或工具坐標系位姿)、對應于機器人位姿坐標系(或工具坐標系)的位姿。具體計算方法可以利用最小二乘法。機器人的位姿從機器人控制器中讀取，一般為6維向量。其姿態(tài)局部一般為繞X、YZ對應的3個旋轉變換的相乘順序可以查閱機器人說明書，或者通過特定的末端位姿進展驗證。1.2OpenCV攝像機標定工具箱vvn||0=0ky0uxz「x] 〈dd1231dd2d(1-4)(|u，=u(1+kr2+kr4+kr6)+〈dd1231dd2d(1-4)dd1231d2dd(1)首先加載多幅棋盤格靶標圖像并設置棋盤格靶標的內角點參數(shù)。標定過程中，需要不同視角下拍攝的棋盤格靶標的圖像，如圖12所示。其中，內角點是指黑色方塊相互聯(lián)通//設置棋盤格X方向上的角點個數(shù)//設置棋盤格Y方向上的角點個數(shù)//設置棋盤格子的邊長，單位為mma(b)12不同視角下拍攝的棋盤格圖像...wd...s//獲取棋盤格靶標中的角點，如果所有角點都被檢測到且它們都被以一定順序排布〔一行一行地，每行從左到右〕，函數(shù)返回非零值，否那么在函數(shù)不能發(fā)現(xiàn)或者記錄所有角點的情況下，函數(shù)返回0。yCV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH);//使用自適應閾值//通過迭代方法求取具有子象素精度的角點位置//在棋盤格靶標圖像上繪制檢測到的角點圖13將角點繪制在棋盤格上的效果圖(3)求取角點的三維世界坐標。每一幅圖像檢測的角點對應于一樣的世界坐標系，世界定時，采集10~20幅棋盤格靶標圖像可以很好地實現(xiàn)攝像機的參數(shù)標定。應當注意，多幅靶標圖像必須在不同距離不同視角下進展采集。//攝像機標定intrinsics數(shù)0);//額外選項...wd...//投影三維點到圖像平面是單幅圖中的所有角點的數(shù)目。intrinsics,//攝像機的內參數(shù)矩陣所有畸變系數(shù)都設為0。image_matrix,//輸出重投影后的圖像坐標數(shù)組//計算誤差CV_L2,//歐幾里德距離(6)獲取消除畸變后的圖像。經(jīng)過攝像機標定，獲得了攝像機的內參數(shù)和畸變參數(shù)。利t//消除畸變sicsa(b)Rmatrix...wd...ssNx2的矩陣r在設置棋盤格角點數(shù)目時，應按照棋盤格的內角點數(shù)目進展