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stereoParameters

对象存储立体相机系统参数

描述

stereoParameters对象存储内在和外在两个摄像头的参数和它们的几何关系。

创建

您可以创建一个stereoParameters对象使用stereoParameters这里描述的函数。您还可以创建一个stereoParameters通过使用对象estimateCameraParameters与一个2 -numImages2数组输入图像的点,在那里是关键点坐标的数量在每个模式。

描述

例子

stereoParams = stereoParameters (cameraParameters1,cameraParameters2,rotationOfCamera2,translationOfCamera2)创建一个stereoParameters对象包含的参数一个立体相机系统,并设置CameraParameters1,CameraParameters2,RotationOfCamera2,TranslationOfCamera2属性。

stereoParams = stereoParameters (paramStruct)创建一个相同的stereoParameters从现有对象stereoParameters存储在对象参数paramStruct

输入参数

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立体参数,指定为一个立体结构参数。得到一个paramStruct从现有的stereoParameters对象,使用toStruct函数。

属性

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内在和外在两个摄像头的参数

相机参数1,指定为一个cameraParameters对象。对象包含内在、外在和摄像机镜头畸变参数。

相机参数2,指定为一个cameraParameters对象。对象包含内在、外在和摄像机镜头畸变参数。

两个摄像头之间的几何关系

旋转相机2相对于相机1日指定为一个3×3的矩阵。

指定的相机2相对于相机1,翻译转换作为一个向量。

基本矩阵,存储为3×3的矩阵。基本矩阵有关的两个立体相机,这样下面的方程必须是真实的:

( P 2 1 ] * F u n d 一个 e n t 一个 l 一个 t r x * ( P 1 1 ] = 0

P1像素点在图像1,对应点,P2在图2。

基本矩阵,存储为3×3的矩阵。基本矩阵有关的两个立体相机,这样下面的方程必须是真实的:

( P 2 1 ] * E 年代 年代 e n t 一个 l 一个 t r x * ( P 1 1 ] = 0

P1图片1中的点对应P2在图2。这两点在归一化图像坐标表示,在相机的光学中心原点在哪里。的xy像素坐标归一化的焦距fxfy

估计参数的准确性

平均欧氏距离reprojected点和发现点对所有图像对,在像素中指定。

设置相机参数估计

数量的校准模式,估计两个摄像头的外在,存储为一个整数。

关键点的世界坐标校准模式,指定为一个2数组。代表模式中的关键点的数量。

世界分单位,指定为一个特征向量。特征向量描述了测量的单位。

对象的功能

toStruct 立体参数对象转换成一个结构体

例子

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指定图像校准。

leftImages = imageDatastore (fullfile (toolboxdir (“愿景”),“visiondata”,“校准”,“立体”,“左”));rightImages = imageDatastore (fullfile (toolboxdir (“愿景”),“visiondata”,“校准”,“立体”,“对”));

检测棋盘格。

[imagePoints, boardSize] =detectCheckerboardPoints (leftImages.Files rightImages.Files);

指定棋盘要点的世界坐标。广场在毫米大小。

squareSize = 108;worldPoints = generateCheckerboardPoints (boardSize squareSize);

校准立体相机系统。两款相机都有相同的分辨率。

I = readimage (leftImages, 1);图象尺寸=[(我,1),大小(我,2)];params = estimateCameraParameters (imagePoints worldPoints,“图象尺寸”、图象尺寸);

可视化校准精度。

showReprojectionErrors (params);

可视化相机外在。

图;showExtrinsics (params);

引用

[1],z“灵活的摄像机标定新技术”。IEEE模式分析与机器智能.Vol。22日,11号,2000年,页1330 - 1334。

[2]么,J, o . Silven。“四步与隐式图像校正相机标定过程。”IEEE国际会议在计算机视觉和模式识别。1997年。

扩展功能

介绍了R2014a