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使用MATLAB工具箱TOOLBOX_calib标定摄像头过程(双目标定)

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

前言:本文章主要讲解使用matlab对双目摄像头进行标定,转载请标明作者和来源,谢谢。

一、工具:

1、MATLAB2015b

2、工具箱下载地址:http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/

二、标定过程:

(一)单目标定(单个摄像机分别标定)

1、将标定工具箱解压并放至MATLAB目录下,目录如下:H:\matlab\matlab\toolbox

2、打开MATLAB后点击File->Set Path->Add with Subfloders…之后选择工具箱路径为:H:\matlab\matlab\toolbox\calib,然后保存并关闭。

 

 3、将当前文件夹文件夹路径修改为放有标定图片的文件夹,我这里放在H:\matlab\matlab\toolbox\calib\双目标定(终)中,此时如下图所示:

这里一定要注意放置图片的路径要正确!

4、在MATLAB命令行窗口输入calib_gui,弹出工具框

 

 5、选择第一个选项"Standard"后弹出如下界面Camera Calibration Toolbox(以下简称标定界面),之后选择Image names

 

 6、扫描该文件夹下存在的所有照片并显示

 7、按照提示要求先进行左边摄像头的标定,即输入left->bmp,然后系统会自动扫描文件名有left的照片并显示出来:

 

 8、开始标定:点击“Extract grid corners”,然后根据提示输入“回车”,这里空着不填:

然后让你填入窗口大小,这里有教程说可以不填,我没有填,直接enter,之后会弹出第一幅图片让你用鼠标选定四个原点,然后按顺时针或逆时针旋转棋盘格最外面的四个角点

选好角点后命令界面会提示要你输入棋盘方格的实际边长,下图为角点标记后的图示:

 

 继续命令行窗口回车键下去,弹出第二张棋盘图(同时也会弹出Figure3图片有着蓝色边框包围的角点图,这里不作显示),选择四个外围角点,如此反复下去检测完14张棋盘图。

 9、点击工具箱上Calibration,然后会出现内参数结果。

 

 10、标定结束后可以通过标定界面按钮进行可视化的观察 点击show extrinsic显示照片与摄像头的关系图

 

 11、点击analyse error,可以观察到误差适中

 

12、点击Undistort image保存矫正后的图片

13、左摄像头标定结果出来后,点击Save,这时结果文件默认保存在之前放置标定图片的新建文件夹下面,默认文件名为Calib_Results.m,将其改为Calib_Results_left.mat(双目标定用到)。至此左摄像头标定结束,

14、右摄像头标定过程与左一样,只是将Basename改为right,格式仍为bpm,然后回车回车,最后保存为Calib_Results_right.mat。

 

 

(二)双目标定

1、命令行输入stereo_gui,弹出立体标定界面,选择第一个Load

 

 2、如果之前左右摄像头结果你是按照之前的文件名保存的,那么直接在命令行以下两行后面两次回车,否则就在后面输入你保存的文件名,注意下这里加载文件时如果出错了,那么直接重新点击Load就行了。

 

 3、此时已经出现一个双目标定结果,不用管,再点击立体标定界面的Run,最后标定结果如下,?为正负号

 

 4、点击show extrinsic显示照片与摄像头的关系图,如图所示两个摄像头基本是前向平行并在一条直线上,想像头之间的距离为220mm,计算存在很大的误差!!!

 

 

(三)至此双目标定结束,下面就是讲结果写成xml文件供Opencv调用了。xml文件生成方法:先建一个txt文档,将下面语句复制进去

Intrinsics_Camera_Left.xml:

<?xml version="1.0"?>   

<opencv_storage>   

<Intrinsics_Camera_Left type_id="opencv-matrix">   

  <rows>3</rows>   

  <cols>3</cols>   

  <dt>d</dt>   

  <data>   

  242.07090   0.          158.63886    

  0.          241.93907   122.51327

  0.          0.          1.   

</data>   

</Intrinsics_Camera_Left>   

</opencv_storage>   

 

Distortion_Camera_Left.xml:

<?xml version="1.0"?>   

<opencv_storage>   

<Distortion type_id="opencv-matrix">   

  <rows>5</rows>   

  <cols>1</cols>   

  <dt>d</dt>   

  <data>   

    -0.45689   0.21384   -0.00109   0.00213  0.00000   

</data>   

</Distortion>   

</opencv_storage>

 

Intrinsics_Camera_Right.xml:

<?xml version="1.0"?>   

<opencv_storage>   

<Intrinsics_Camera_Right type_id="opencv-matrix">   

  <rows>3</rows>   

  <cols>3</cols>   

  <dt>d</dt>   

  <data>   

  239.56142   0.          154.13100     

  0.          238.59489   125.91739   

  0.          0.          1.   

  </data>   

</Intrinsics_Camera_Right>   

</opencv_storage>

 

Distortion_Camera_Right.xml:

<?xml version="1.0"?>   

<opencv_storage>   

<Distortion type_id="opencv-matrix">   

  <rows>5</rows>   

  <cols>1</cols>   

  <dt>d</dt>   

  <data>   

   -0.44959  0.24035  -0.00203  0.00198  0.00000   

</data>   

</Distortion>   

</opencv_storage>

 

RotRodrigues.xml:

<?xml version="1.0"?>   

<opencv_storage>   

<RotRodrigues type_id="opencv-matrix">   

  <rows>3</rows>   

  <cols>1</cols>   

  <dt>d</dt>   

  <data>   

   -0.00357  -0.01579  0.00387   

</data>   

</RotRodrigues>   

</opencv_storage>

 

Translation.xml:

<?xml version="1.0"?>   

<opencv_storage>   

<Translation type_id="opencv-matrix">   

  <rows>3</rows>   

  <cols>1</cols>   

  <dt>d</dt>   

  <data>   

   -65.12457  0.09307  -2.05958

</data>   

</Translation>   

</opencv_storage>

将上述语句复制到txt中,然后直接修改后缀为xml即可,以上数值都是MATLAB立体标定结果内容,自己复制后只需将数字对应改成自己的标定结果就行。

补充:

1、内部参数列表:

Focal length:焦距,焦距像素存储在2*1的向量fc。

Principal point:主要观点,主点坐标存储在2*1向量cc。

Skew coefficient:扭曲因子(倾斜系数),定义之间的角x和y像素存储在标量alpha_c轴。

Distrotion:畸变,图像的失真系数(径向和切向畸变)存储在5*1向量kc。

2、外在的参数:

Rotations:旋转

Translations:平移


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握手

雷人

路过

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