【matlab下的双目内窥镜标定与深度测距-双目标定内容】

本文主要是介绍【matlab下的双目内窥镜标定与深度测距-双目标定内容】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在本片中主要讲述如何通过matlab标定双目内窥镜，以及标定结果参数的含义，和使用方法

一般来说标定相机由opencv标定和matlab 标定两种方法，但是opencv由于是全部自主化进行，没有办法调整标定中的图像样本，因此普遍来说，标定精度会弱于matlab。建议在标定时使用matlab标定。

标定过程

与标定普通内窥镜的流程相同
选择matlab工具箱中的双目标定工具箱
在这里插入图片描述
添加图像

选择左右目相机图像，名称一一对应，选择棋盘格间距

标定选项

角点提取效果

在这里插入图片描述
根据重投影误差，删减误差过大的样本，平均误差越小越好

极线对齐结果

然后export将参数保存到工作区域，在工作区域另存为mat数据
完成标定

需要注意的是，在标定的结果中，不会出现双目测距中需要的参数，如果想获得

参数结果
在这里插入图片描述
其中左右相机的参数数据如下

RadialDistortion：径向畸变，摄像头由于光学透镜的特性使得成像存在着径向畸变，可由K1，K2，K3表示。

TangentialDistortion：切向畸变，由于装配方面的误差，传感器与光学镜头之间并非完全平行，因此成像存在切向畸变，可由两个参数P1，P2表示。
在使用时，需要注意参数的排放顺序，即(K1，K2，P1，P2，K3)

IntrinsicMatrix：存放的是摄像头的内参，只与摄像机的内部结构有关，需要先转置再使用。通常表示为f,0,cx;0,fy,cy;0,0,1。其中，f和fy是焦距，cr和cy是图像中心的像素坐标。内参矩阵描述了摄像头的几何特性和成像方式，对于图像校正和三维重建等任务非常重要

FundamentalMatrix 和EssentialMatrix分别是基础矩阵和本质矩阵

[re_imgleft, re_imgright,Q,Pl,Pr,Rl,Rr] = rectifyStereoImages(leftimg,rightimg,stereoParams.stereoParams,'OutputView', 'valid');

得到极线对齐相关参数

Q：视差矩阵，用于后续的三维重建
Pl：左侧相机的投影矩阵
Pr：右侧相机的投影矩阵
Rl：左侧相机的旋转矩阵
Rr：右侧相机的旋转矩阵

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