摄像机标定是一种通过校正镜头畸变或以世界单位测量物体尺寸来提高摄像机拍摄图像质量的技术。在机器视觉、机器人导航和三维场景重建等应用中，标定相机是必不可少的组成部分。

摄像机标定包括确定摄像机的特性：内在参数和外在参数。内部参数定义相机的内部特性，如镜头焦距、光学中心和镜头畸变系数。了解这些参数可以提高镜头畸变校正后的图像质量，并将实际距离映射到像素。外部参数定义了摄像机在空间中相对于固定目标的位置，这些参数对于立体标定和运动结构至关重要。在本视频中，您将看到使用MATLAB对相机（包括鱼眼镜头和立体视觉）执行相机校准是多么容易。

计算机视觉工具箱提供两种功能的MATLAB和执行摄像机标定的交互式应用程序。相机校准应用程序是一个简单的交互式界面，完成校准流程。

首先，添加一个棋盘校准图案的校准图像。棋盘被使用，因为它的规律可以很容易地自动检测。它建议使用图像进行精确校准结果10和20之间。

接下来，进入世界单位棋盘广场的大小，所以毫米，厘米或英寸。这是寻找世界单位和图像像素之间的映射关系的一个必要步骤。该应用程序然后可自动检测在所提供的图像中的棋盘校准图案。

然后，您可以放大以检查结果，从而检查棋盘检测器的准确性。这有助于发现错误的检测和删除坏图像。在“选项”下，还可以指定计算的径向扭曲系数的数量。当光线在透镜边缘附近弯曲的程度大于在光学中心弯曲的程度时，就会发生径向畸变。通常，两个系数就足够了，但对于严重失真，如广角镜头，可能需要三个系数。也可以启用切线失真的估计。当镜头和相机传感器不平行时，就会发生这种失真。

现在，按“校准”按钮以求解相机参数。校准完成后，可以通过可视化重新投影错误来评估校准结果。重投影错误

是校准误差的全局测量值，是图像中检测到的点与使用刚刚计算的相机参数重新投影到图像上的点之间的差。这有助于识别坏图像，您可以删除和重新校准，以获得更好的结果。

您也可以可视化的外部参数，看看哪个角度校正图像取自。这是有用的，找出当校准图像不不够的角度拍摄的，可能需要更多的图像，以提高校准结果。

现在，我们已经看到了一个标准的相机校准工作流程，让我们来看看同为鱼眼或广角镜头。

不同于标准的相机镜头，这些摄像机采用了一系列复杂的镜头放大的相机视场，使其能够捕捉宽阔的全景或半球图像。然而，透镜实现通过扭曲角度的线图像中的这种极其广角视图。计算机视觉工具箱校准算法使用由Scaramuzza，其中本征参数占极度扭曲和伸展提出了鱼眼相机模型。

在应用中，选择相机型号的选择，因为“鱼眼”。在选项下，您现在可以选择启用红外线传感器和图像平面之间对准的估计。运行校准后，可以查看已补偿镜头畸变的图像不变形。透镜失真是一个常见的问题，并导致直线出现弯曲。了解相机的内部参数让我们申请的未失真例程删除镜头畸变，你现在看到的是出现了弧形边缘现在已经理顺。校正镜头畸变是计算机视觉像图像拼接在一起，形成要求图像不失真效果不错全景应用非常有用。

这里是可用的计算机视觉工具箱一个例子，说明如何衡量一对夫妇在这里右图所示的硬币的直径。

最后，让我们来看看在校准工作流程，利用MATLAB立体相机。立体视觉是通过比较相同场景的两个或多个视图回收来自摄像机的图像深度的过程。该计算的输出是设计一个3D点云，有用的，其中每个3D点对应于一个像素的图像中的一个。在MATLAB立体摄像机校准应用程序允许你估算在立体相机对每个相机的几何参数。您也可以估算相机对之间的平移和旋转。在应用中，负载校准分别棋盘对于两个照相机的图像，然后按照如之前执行校准和分析结果的相同的步骤。

这里的投影误差条形图显示每个图像的平均投影误差，与总体平均误差一起。在视图部分显示了立体声整改效果单击显示整流选项。如果校正准确，图像会无失真和行对齐。

请参阅链接的描述从文档中的立体视觉的深度估计一个详细的例子。

感谢您观看此视频，请访问mathworks.com了解有关相机校准的更多信息。