Matlab 双目标定 自动化程序

%实现.m文件自动化双目标定

% Auto-generated by stereoCalibrator app on 10-Jul-2019

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%function  stereoParams = tereoCameraCalibrator01(file_path01,file_path02)

h=waitbar(0,'计算中，请稍候！')%增加进度条

file_path01 =  'left\'% 图像文件夹路径

file_path02 =  'right\'% 图像文件夹路径

img_path_list01 = dir(strcat(file_path01,'*.png'))%获取该文件夹中所有.PNG格式的图像

img_num01 = length(img_path_list01)%获取图像总数

imageFileNames1 = cell(1,img_num01)

if img_num01 >0 %有满足条件的图像

for pn = 1:img_num01 %逐一读取图像

            image_name = img_path_list01(pn).name% 图像名

            %img_origin =  imread(strcat(file_path01,image_name))%读取图像

            imageFileNames1(1,pn) ={ strcat(file_path01,image_name)}

            %fprintf('%d %s\n',pn,strcat(file_path01,image_name))% 显示正在处理的图像名

                        %%此处添加具体的图像处理程序

end

end

img_path_list02 = dir(strcat(file_path02,'*.png'))%获取该文件夹中所有.PNG格式的图像

img_num02 = length(img_path_list02)%获取图像总数

imageFileNames2 = cell(1,img_num02)

if img_num02 >0 %有满足条件的图像

for pn = 1:img_num02 %逐一读取图像

            image_name = img_path_list02(pn).name% 图像名

            %img_origin =  imread(strcat(file_path01,image_name))%读取图像

            imageFileNames2(1,pn) ={ strcat(file_path02,image_name)}

            %fprintf('%d %s\n',pn,strcat(file_path01,image_name))% 显示正在处理的图像名

                        %%此处添加具体的图像处理程序

end

end

waitbar(0.1)

% Detect checkerboards in images

[imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames1, imageFileNames2)

waitbar(0.2)

% Generate world coordinates of the checkerboard keypoints

squareSize = 24  % in units of 'millimeters'

worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize)

waitbar(0.3)

% Read one of the images from the first stereo pair

I1 = imread(imageFileNames1{1})

[mrows, ncols, ~] = size(I1)

waitbar(0.4)

% Calibrate the camera

[stereoParams, pairsUsed, estimationErrors] = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ...

    'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', true, ...

    'NumRadialDistortionCoefficients', 3, 'WorldUnits', 'millimeters', ...

    'InitialIntrinsicMatrix', [], 'InitialRadialDistortion', [], ...

    'ImageSize', [mrows, ncols])

waitbar(0.8)

% View reprojection errors

h1=figureshowReprojectionErrors(stereoParams)

% Visualize pattern locations

h2=figureshowExtrinsics(stereoParams, 'CameraCentric')

waitbar(0.9)

% Display parameter estimation errors

%displayErrors(estimationErrors, stereoParams)

% You can use the calibration data to rectify stereo images.

%I2 = imread(imageFileNames2{1})

%[J1, J2] = rectifyStereoImages(I1, I2, stereoParams)

% See additional examples of how to use the calibration data.  At the prompt type:

% showdemo('StereoCalibrationAndSceneReconstructionExample')

% showdemo('DepthEstimationFromStereoVideoExample')

fid=fopen('CameraParameter.txt','wt')

fprintf(fid,'stereoParams.RotationOfCamera2:\n')

fprintf(fid,'%f  %f  %f \n',stereoParams.RotationOfCamera2)

fprintf(fid,'stereoParams.TranslationOfCamera2:\n')

fprintf(fid,'%f  %f  %f\n',stereoParams.TranslationOfCamera2)

fprintf(fid,'stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix:\n')

fprintf(fid,'%f  %f  %f\n',stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix)

fprintf(fid,'stereoParams.CameraParameters2.IntrinsicMatrix:\n')

fprintf(fid,'%f  %f  %f\n',stereoParams.CameraParameters2.IntrinsicMatrix)

fclose(fid)

close(h)

%mcc -mv tereoCameraCalibrator01.m

0.   A4纸打印出来（或直接在手机上）并用尺子测量一个格的边长。

1.用想要标定的相机拍摄各种角度的照片。（我用的是电脑相机拍摄手机上的图片，手机上全屏的图片用尺子测量的是小格子的边长为7mm）,15到20张即可。

2.打开matlab命令行输入cameraCalibrator回车。点Add images，导入所拍的照片，改为7mm，确定。

3.点击Options,勾选如图所示。点击Calibrate。

4,最后点击。Export Camera Parameters导出参数。

5，回到matlab工作区。

IntrinsicMatrix对应内参，注意这个和程序中是转置的关系，注意不要搞错。

RadiaDistortion即为相机的畸变矩阵对应k1，k2，k3。

TangentialDistortion对应p1，p2。

畸变参数，总共有五个，径向畸变3个（k1,k2,k3）和切向畸变2个(p1,p2)。

RotationMatrices为16张图片的外参矩阵translationVectors 为16张图片的转移矩阵。因为每张图片对应一个世界坐标系（旋转矩阵和平移矩阵是世界坐标系相对于摄像机坐标系的，而算法中规定世界坐标系是标定板为z=0的平面，对于不同位置的标定板，其世界坐标系的定义是不同的，这也就不难解释为什么有多个旋转矩阵和平移矩阵了），所以实际情况时，内参矩阵，畸变矩阵确定后，选一个合适的世界坐标系，将其对应的外参矩阵和平移矩阵带入即可用于相机的坐标系转换。

至此，相机标定结束。

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