jjzjj

MATLAB 相机标定中标定板角点像素坐标系到世界坐标系的转换

Super_LHT 2023-11-21 原文

matlab 做相机标定后，想将第一张（任意一张都行）标定板角点所对应的像素坐标转换到世界坐标系下，标定板角点的像素坐标真值与世界坐标真值都非常容易获得，但是我通过内外参矩阵将像素坐标转换到世界坐标有很大的误差，如下

close all;
clear all;
clc;
load ('6mm_matlab.mat')
% 相机标定基本参数
M = cameraParams.IntrinsicMatrix';
R = cameraParams.RotationMatrices(:,:,1);
T = cameraParams.TranslationVectors(1,:)';
UV = cameraParams.ReprojectedPoints(:,:,1);
% 将标定板角点像素坐标转换成齐次
for i = 1:size(UV,1)
    UV_H(i,:) = [UV(i,:),1];
end
% 将像素坐标系转换到像素坐标系,公式参考: https://blog.csdn.net/qq_43222384/article/details/101516807
leftMatrix = inv(R)*inv(M)*UV_H';
rightMatrix = inv(R)*T;
rightMatrix_H = repmat(rightMatrix(3),[1,size(UV,1)]);
temp_s = rightMatrix_H./leftMatrix(3,:);
N_rightMatrix = repmat(rightMatrix,1,size(UV,1));
CB_World = temp_s.*leftMatrix - N_rightMatrix;

像素坐标到世界坐标之间的转换可参考如下公式

已知像素坐标，世界坐标，内参矩阵 M，旋转矩阵 R，平移向量 T。

则有：

记，

解得

所以

Matlab 标定后的相机参数如下：

内参矩阵：，旋转矩阵：,

平移向量：

世界坐标系下的点到像素坐标系下的转化关系可表示为：

标定板的间距为10mm,随意带两个世界坐标系下的点（0，0）和（0，10）

算出来得结果分别为，

计算结果和真值的误差较大，在世界坐标系下的Y轴上的角点应该接近 0 实际上Y轴上的值逐渐增大，可以观察下面的计算结果

世界坐标系下的真值为：

通过上述公式计算得到的世界坐标结果：

我标定的重投影误差再0.04以内，其它各个参数也符合，为什么数据的误差会这么大呢？而且这个数据变化也有一定的规律，这是怎么回事呢？

相机标定图像

链接：百度网盘 请输入提取码

提取码：john

已解决：matlab做相机标定，内参矩阵与旋转矩阵都需要做转置后才能使用

定中MATLAB5C207Barray开发语言

有关MATLAB 相机标定中标定板角点像素坐标系到世界坐标系的转换的更多相关文章

  1. ruby-on-rails - 如何在 Rails Controller Action 上触发 Facebook 像素 - 2

    我有一个ruby​​onrails应用程序。我按照facebook的说明添加了一个像素。但是，要跟踪转化，Facebook要求您将页面置于达到预期结果时出现的转化中。即，如果我想显示客户已注册，我会将您注册后转到的页面作为成功对象进行跟踪。我的问题是，当客户注册时，在我的应用程序中没有登陆页面。该应用程序将用户带回主页。它在主页上显示了一条消息，所以我想看看是否有一种方法可以跟踪来自Controller操作而不是实际页面的转化。我需要计数的Action没有页面，它们是ControllerAction。是否有任何人都知道的关于如何执行此操作的gem、文档或最佳实践？这是进入布局文件的像素

  2. 世界前沿3D开发引擎HOOPS全面讲解——集3D数据读取、3D图形渲染、3D数据发布于一体的全新3D应用开发工具 - 2

    无论您是想搭建桌面端、WEB端或者移动端APP应用，HOOPSPlatform组件都可以为您提供弹性的3D集成架构，同时，由工业领域3D技术专家组成的HOOPS技术团队也能为您提供技术支持服务。如果您的客户期望有一种在多个平台（桌面/WEB/APP，而且某些客户端是“瘦”客户端）快速、方便地将数据接入到3D应用系统的解决方案，并且当访问数据时，在各个平台上的性能和用户体验保持一致，HOOPSPlatform将帮助您完成。利用HOOPSPlatform，您可以开发在任何环境下的3D基础应用架构。HOOPSPlatform可以帮您打造3D创新型产品，HOOPSSDK包含的技术有：快速且准确的CAD

  3. Matlab imread（）读到了什么 （浅显 当复习文档了） - 2

    matlab打开matlab，用最简单的imread方法读取一个图像clcclearimg_h=imread('hua.jpg');返回一个数组（矩阵），往往是a*b*cunit8类型解释一下这个三维数组的意思，行数、数和层数，unit8：指数据类型，无符号八位整形，可理解为0~2^8的数三个层数分别代表RGB三个通道图像rgb最常用的是24-位实现方法，即RGB每个通道有256色阶（2^8）。基于这样的24-位RGB模型的色彩空间可以表现256×256×256≈1670万色当imshow传入了一个二维数组，它将以灰度方式绘制；可以把图像拆分为rgb三层，可以以灰度的方式观察它figure(1

  4. MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现（1）无线信道：传播和衰落 - 2

     MIMO技术的优缺点优点通过下面三个增益来总体概括：阵列增益。阵列增益是指由于接收机通过对接收信号的相干合并而活得的平均SNR的提高。在发射机不知道信道信息的情况下，MIMO系统可以获得的阵列增益与接收天线数成正比复用增益。在采用空间复用方案的MIMO系统中，可以获得复用增益，即信道容量成倍增加。信道容量的增加与min(Nt,Nr)成正比分集增益。在采用空间分集方案的MIMO系统中，可以获得分集增益，即可靠性性能的改善。分集增益用独立衰落支路数来描述，即分集指数。在使用了空时编码的MIMO系统中，由于接收天线或发射天线之间的间距较远，可认为它们各自的大尺度衰落是相互独立的，因此分布式MIMO

  5. [工业相机] 分辨率、精度和公差之间的关系 - 2

    📢博客主页：https://blog.csdn.net/weixin_43197380📢欢迎点赞👍收藏⭐留言📝如有错误敬请指正！📢本文由Loewen丶原创，首发于CSDN，转载注明出处🙉📢现在的付出，都会是一种沉淀，只为让你成为更好的人✨文章预览：一.分辨率（Resolution）1、工业相机的分辨率是如何定义的？2、工业相机的分辨率是如何选择的？二.精度（Accuracy）1、像素精度（PixelAccuracy）2、定位精度和重复定位精度（RepeatPrecision）三.公差（Tolerance）四.课后作业（Post-ClassExercises）视觉行业的初学者，甚至是做了1~2年

  6. 建模分析 | 平面2R机器人(二连杆)运动学与动力学建模(附Matlab仿真) - 2

    目录0专栏介绍1平面2R机器人概述2运动学建模2.1正运动学模型2.2逆运动学模型2.3机器人运动学仿真3动力学建模3.1计算动能3.2势能计算与动力学方程3.3动力学仿真0专栏介绍?附C++/Python/Matlab全套代码?课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。?详情：图解自动驾驶中的运动规划(MotionPlanning)，附几十种规划算法1平面2R机器人概述如图1所示为本文的研究本体——平面2R机器人。对参数进行如下定义：机器人广义坐标

  7. ABB-IRB-1200运动学分析MATLAB RVC工具分析+Simulink-Adams联合仿真 - 2

    一、机器人介绍        此处是基于MATLABRVC工具箱，对ABB-IRB-1200型号的微型机械臂进行正逆向运动学分析，并利Simulink工具实现对机械臂进行具有动力学参数的末端轨迹规划仿真，最后根据机械模型设计Simulink-Adams联合仿真。 图1.ABBIRB 1200尺寸参数示意图ABBIRB 1200提供的两种型号广泛适用于各作业，且两者间零部件通用，两种型号的工作范围分别为700 mm 和 900 mm，大有效负载分别为 7 kg 和5 kg。 IRB 1200 能够在狭小空间内能发挥其工作范围与性能优势，具有全新的设计、小型化的体积、高效的性能、易于集成、便捷的接

  8. ruby-on-rails - 在服务器端检测屏幕尺寸和像素密度？ - 2

    我一直在做一些研究，我想我已经知道答案了，但我想知道是否有任何方法可以在不使用javascript或依赖CSS3媒体的情况下获得设备的屏幕尺寸和像素密度查询。本质上，我正在研究如何获取屏幕分辨率和像素密度，以便服务器可以决定在URI请求中为服务器提供哪个图像。到目前为止，我还没有发现任何证据表明这是可能的，但我想嘿，为什么不问问呢？ 最佳答案 我不完全同意上面的正确答案。实际上，这个答案在很多情况下都是正确的……但理论上并非如此。通常向Web服务器发出的请求包含一个User-Agent字段，从理论上讲，该字段可用于识别有关设备屏幕分

  9. 相机校准—外参矩阵 - 2

    在本文中，我们将探讨摄影机的外参，并通过Python中的一个实践示例来加强我们的理解。相机外参摄像头可以位于世界任何地方，并且可以指向任何方向。我们想从摄像机的角度来观察世界上的物体，这种从世界坐标系到摄像机坐标系的转换被称为摄像机外参。那么，我们怎样才能找到相机外参呢？一旦我们弄清楚相机是如何变换的，我们就可以找到从世界坐标系到相机坐标系的基变换的变化。我们将详细探讨这个想法。具体来说，我们需要知道相机是如何定位的，以及它在世界空间中的位置，有两种转换可以帮助我们：有助于确定摄影机方向的旋转变换。有助于移动相机的平移变换。让我们详细看看每一个。旋转通过旋转改变坐标让我们看一下将点旋转一个角度

  10. 慢跑者与狗 & 地中海鲨鱼问题的matlab解法 - 2

    慢跑者与狗问题描述一个慢跑者在平面上沿椭圆以恒定的速率𝒗=𝟏跑步，设椭圆方程为:𝒙=𝟏𝟎+𝟐𝟎𝒄𝒐𝒔(𝒕),𝒚=𝟐𝟎+𝟓𝒔𝒊𝒏(𝒕)。突然有一只狗攻击他，这只狗从原点出发，以恒定速率𝒘跑向慢跑者，狗的运动方向始终指向慢跑者。分别求出𝒘=𝟐𝟎,𝒘=𝟓时狗的运动轨迹。模型建立设时刻t慢跑者的坐标为(𝑿(𝒕)，𝒀(𝒕))，狗的坐标为(𝒙(𝒕)，𝒚(𝒕))。则𝑿=𝟏𝟎+𝟐𝟎𝒄𝒐𝒔(𝒕),𝒀=𝟐𝟎+𝟏𝟓𝒔𝒊𝒏(𝒕)，狗从(0,0)出发，建立狗的运动轨迹的参数方程:由于狗始终对准人，因而狗的速度方向平行于狗与人位置的差向量：消去𝝀，得由题意𝑿=𝟏𝟎+𝟐𝟎𝒄𝒐𝒔𝒕,𝒀=𝟐𝟎+1𝟓𝒔𝒊𝒏(𝒕)，狗从(0,0)

随机推荐