使用Camera Calibrator APP对单目相机进行标定

使用Camera Calibrator APP对单目相机进行标定

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_43120181/article/details/134869299

实验准备

• 准备标定板图像作为标定物，此处使用calib.io网站（Camera Calibration Pattern Generator – calib.io）生成的checkerboard图像，规格为7*9，棋盘格尺寸为20
  
• 准备相机，此处使用PC自带相机
• 准备标定图像，此处使用IPad显示标定板图像，使用相机拍摄不同方向的标定板照片共20张

标定过程

• 在matlab中选择Camera Calibrator APP
• 导入图像并设置棋盘格的宽度为20
• 由于光线及拍摄原因，部分图像中棋盘格的数量识别出错，可用的图像共计13张
• 点击calibrate按钮进行标定

实验结果

• Extrinsic Parameters Visualization

• camera-centric view

• pattern-centric view

• Reprojection Errors

• 相机内参估计值Camera Intrinsics

• 相机外参估计值Camera Extrinsics

• Rotation Matrices:

val(:,:,1) =
    0.9987   -0.0122    0.0496
    0.0083    0.9969    0.0782
   -0.0504   -0.0777    0.9957
val(:,:,2) =
    0.9519    0.0484    0.3026
   -0.0464    0.9988   -0.0139
   -0.3029   -0.0008    0.9530
val(:,:,3) =
    0.9352   -0.3501    0.0530
    0.3504    0.9366    0.0054
   -0.0515    0.0135    0.9986
val(:,:,4) =
    0.9032    0.1725   -0.3930
   -0.1000    0.9750    0.1982
    0.4174   -0.1398    0.8979
val(:,:,5) =
    0.9070    0.0598   -0.4170
   -0.0180    0.9945    0.1036
    0.4209   -0.0865    0.9030
val(:,:,6) =
    0.9915   -0.0094    0.1299
    0.0032    0.9989    0.0478
   -0.1301   -0.0470    0.9904
val(:,:,7) =
    0.9824    0.1535    0.1061
   -0.1614    0.9844    0.0702
   -0.0937   -0.0861    0.9919
val(:,:,8) =
    0.9742   -0.2075    0.0890
    0.2055    0.9782    0.0302
   -0.0933   -0.0111    0.9956
val(:,:,9) =
    0.9899    0.0799    0.1174
   -0.0874    0.9944    0.0599
   -0.1119   -0.0695    0.9913
val(:,:,10) =
    0.9143   -0.2046    0.3496
    0.2421    0.9679   -0.0669
   -0.3247    0.1458    0.9345
val(:,:,11) =
    0.8366   -0.3250    0.4410
    0.4657    0.8459   -0.2601
   -0.2885    0.4229    0.8590
val(:,:,12) =
    0.9434   -0.3305   -0.0265
    0.3316    0.9413    0.0631
    0.0041   -0.0683    0.9977
val(:,:,13) =
    0.9609    0.2743   -0.0373
   -0.2434    0.9014    0.3582
    0.1319   -0.3351    0.9329  

• Rotation Vectors

• Translation Vectors:

• 计算参数估计误差

• 内参估计误差

• 外参估计误差

• 旋转向量估计误差

• 平移向量估计误差

1. MATLAB代码

% Define images to process
imageFileNames = {'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_55_29_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_58_42_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_56_11_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_58_35_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_58_39_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_55_57_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_55_59_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_56_02_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_56_06_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_58_44_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_58_47_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_55_37_Pro.jpg',...
    'D:\Documents\NewWork\Codes\MATLAB\calibrationExp\Images\WIN_20231207_10_55_49_Pro.jpg',...
    };
% Detect checkerboards in images
[imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);
imageFileNames = imageFileNames(imagesUsed);
% Generate world coordinates of the corners of the squares
squareSize = 20;  % in units of 'mm'
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
% Calibrate the camera
[cameraParams, imagesUsed, estimationErrors] = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ...
    'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', false, ...
    'NumRadialDistortionCoefficients', 2, 'WorldUnits', 'mm', ...
    'InitialIntrinsicMatrix', [], 'InitialRadialDistortion', []);
% View reprojection errors
h1=figure; showReprojectionErrors(cameraParams, 'PatternCentric');
% Visualize pattern locations
h2=figure; showExtrinsics(cameraParams, 'CameraCentric');
% Display parameter estimation errors
displayErrors(estimationErrors, cameraParams);
% For example, you can use the calibration data to remove effects of lens distortion.
originalImage = imread(imageFileNames{1});
undistortedImage = undistortImage(originalImage, cameraParams);
  

提高校准精度的方法

• 修改标定设置。尝试使用 3 个径向畸变系数，估计切向畸变或偏斜。

• 拍摄更多标定图像。图像中的图案必须处于不同的 3D 方向，并且其位置应确保在视野的所有部分都有关键点。特别是让关键点靠近图像的边缘和角落非常重要，以便更好地估计失真系数。

• 排除重投影错误高的图像并重新标定。

参考内容

• http:// ww2.mathworks.cn/help/vision/examples/evaluating-the-accuracy-of-single-camera-calibration.html