摄像机标定matlab代码 Double-target Author HoshinoKun E-mail 目录 介绍 一款摄像头的双目测距程序，包含了标定用图以及标定数据，使用Matlab标定工具箱标定 包含两种像素的不同代码及标定图片与结果 运行 当想使用摄像头拍照时，请使用 python cap.py 当拍照完成后，使用MATLAB工具箱标定相机，得到的数据类似Calib_Results_stereo_data.txt内所描述，将其手工填至camera_config.py内，使用 python test.py 在代码内含有两种不同的匹配算法，可手动调节，BM算法速度较快，SGBM算法精确度较高，默认使用SGBM算法

该标定程序可以直接使用。如果有什么疑问的地方可以问

基于张正友平面标定法的摄像机标定及GUI实现，魏巍，刘绕龙，本文首先对标定的概念以及相关基础知识做了阐述，分析了实验所用CCD摄像机的硬件配置和相关参数，然后介绍了几种常用的摄像机标定

摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点，为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题，依据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点，提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点，一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型，另一方面增强了摄像机标定的精度和鲁棒性。实验表明该方法有效。

为获取视觉测量系统中二维图像到三维空间位置的变换关系,提出一种基于立体靶标的摄像机标定方法.针对无畸变小孔成像模型,使用最小二乘法求解初始投影矩阵后通过LM准则对其优化;根据多张图像对应的投影矩阵,求解摄像机内参数及各相应外参数;引入二阶径向畸变模型,建立理想图像坐标和实际图像坐标间的方程求解初始畸变系数;使用LM准则全局优化,得到更精确的摄像机内外参数及畸变因子.实验结果表明:仿真图像数据中高斯噪声小于0

张正友标定方法的代码，已经包含了优化等情况，直接输入变可获得

北京航空航天大学《机器视觉》大作业《基于2D靶标的摄像机标定》

以Tsai两步法为摄像机标定原理，提出了一种车辆速度视频测量方法，并对摄像机标定误差和车速检测误差进行了分析。首先利用Tsai两步法得到摄像机的内部和外部参数，然后将图像空间提取出的运动车辆特征点位移转换到世界坐标系，最后利用帧差时间求得车辆的瞬时速度。实验结果表明，基于摄像机标定的车辆速度视频测量方法，具有简单实用、鲁棒性强、精确度高等优点，满足车辆视频测速系统的要求。

基于opencv 的单摄像机标定程序，相对于直接利用立体标定，单摄像机标定将会得到更加准确的结果

是张正友和Tsai的摄像机标定方法 matlab的