matlab拟合平面代码快速StereoCamera-IMU校准 用Matlab编写的针对MODD2数据集的快速有效的StereoCamera-IMU校准。 （第3.3节） 要求：具有OpenCV3.0 +库的Matlab2016a + 有两个主要功能： getGroundPlane和getVanishingPoints getGroundPlane： 此功能使飞机适合于USV前方的地面点，并读取机载IMU提供的初始旋转。 由此，我们可以获得两个旋转矩阵（1）R_ {CAM} ^ {USV}（从摄像机坐标系到USV坐标系的旋转）和（2）R_ {IMU} ^ {USV}（从IMU坐标旋转到USV坐标系）。 getVanishingPoints： 此功能读取IMU的当前测量值。 基于此测量值（和R_ {IMU} ^ {USV}），它将IMU坐标系中定义的无穷大点旋转到世界坐标系。 通过将所选点从世界坐标投影到摄影机平面，我们可以获取水平线的大致位置。 运行演示 要运行示例校准，只需调用demo_calibration.m脚本。 该脚本需要两个输入参数：（1）MODD2数据集根目录的路径和（

livox_camera_calib livox_camera_calib是无目标环境中高分辨率LiDAR（例如Livox）和相机之间的可靠，高精度的外部校准工具。 我们的算法可以在室内和室外场景中运行，并且仅需要场景中的边缘信息。 如果场景合适，我们可以达到类似于或什至超越基于目标的方法的像素级精度。 室外校准方案的示例。 我们使用校准的外部图像对点云进行着色，并与实际图像进行比较。 A和C是点云的局部放大视图。 B和D是相机图像中与A和C中的点云相对应的部分。 源代码将很快发布。 相关论文 可在arxiv上找到的相关论文： 相关影片 相关视频： :

lidar_imu_calib 概述 在基于3D激光雷达的slam开发中，我们经常使用imu为匹配算法（icp，ndt）提供先验，因此需要校准激光雷达和imu之间的变换。对于匹配算法，transfom中的姿态比变换中的位置更重要，并且通常将位置设置为0。因此，此回购专注于在激光雷达和imu之间的转换中校准姿态分量。 先决条件 将ndt_omp安装到系统目录 git clone https://github.com/koide3/ndt_omp.git cd ndt_omp mkdir build cd build cmake .. make sudo make install 步 使用rosbag工具记录imu和激光雷达数据 rosbag record /imu /lidar_points 配置启动文件 lidar_topic: lidar data topic name imu_to

相机标定所需棋盘格

matlab双目标定步骤介绍

matlab 相机标定工具箱，Bouguet’s Calibration Toolbox，手动输入四个角点

MATLAB标定工具箱所需要用到的代码，以及所用到的图片（我自己拍摄的），还有使用说明在我的博客里面有：https://blog.csdn.net/limmmy/article/details/89239916

眼在手外标定

功能介绍： 选择图片坐标，注意是坐标是对应原有的图片坐标，与图片的缩放没有关系。即不管放大缩小多少，右下角的坐标一定对应着原始图片的大小。 每选择一个点，确认一次，存入数据。可以快捷键（空格键）; 确认两个点后，当前目标已经确认，显示矩形框，同时显示写入信息的数据； 确认数据之后，觉得数据不对，可以撤销当前（还未保存至txt）的数据，一次撤销一个点的数据； 可以直接在界面打开资源管理器，转至txt所在文件夹； 识别文件夹下所有图片，录完当前图片后，点击进入下一张图片。 开发环境：Qt5.5.1+OpenCV2.4.9+VS2010

棋盘格用于相机和激光雷达的联合标定，但是网上都下载不到，特此上传。我的所有资源都可以免费下载，联系我邮箱240628908@qq.com即可。如果有VIP就自己下载，我也能挣点积分~