matlab相机标定外参代码

内参与外参求p#include #include #include #include #include using namespace std;

基于两点法的前视摄像头快速外参标定算法

https://www.ipb.uni-bonn.de/photo12-2021/ 之前在这里看到一个将计算机内外参数计算的，然后就按照他讲的用MATLAB写了一个，不过都是名称计算，没带数值，主要就是为了加深理解顺便看看每一步到底发生了啥，所以才一直带着名称计算 不是标定程序！！！ 不是标定相机的程序！！！！

matlab相机标定外参代码使用ArTag的单眼相机姿势估计 概述和动机 这是一个ROS教程项目，该项目使用ARtags检测单眼相机（USB网络摄像头）的姿势。 相机信息可从包装中获取。 使用该程序包，将获得宽度，高度，相机矩阵，失真系数，投影矩阵，整流矩阵。 这些数据可以存储在yaml文件中。 camera_info发布者可以从此yaml文件中读取数据并发布相机信息（）。 USB网络摄像头提供的原始图像记录器可以由节点发布。 最后，可以使用package确定带有ARtag的相机的姿势。 因此，可以建立相对于ARTags的机器人姿势（使用摄像机）。 这用于室内导航和物体识别（使用ARTag的ID）。 这只是用于基于相机的定位的示例实践方法，在下一步中，多传感器（相机，IMU）将用于直接视觉惯性里程表。 此外，更好的选择是使用3D摄像机（立体摄像机或动力学摄像机）进行摄像机姿态估计，这可能会导致更准确的结果。 这也可以通过上面提到的那些软件包来完成。 先决条件 将您的外部网络摄像头连接到计算机，检查此摄像头的宽度，高度，帧频以及类似以下的运行代码，可以根据您的设备提示来修改设备。 _vi

#include #include #include #include #include #include #include #include opencv2/calib3d.hpp using namespace std; using namespace cv; //将相机标定过程封装到CameraCalibrator类中 class CameraCalibrator { private: // 输入点： // 世界坐标系中的点 //（每个正方形为一个单位） std::vector objectPoints; // 点在图像中的位置（以像素为单位）

手眼标定之摄像机内参和外参及实现代码

激光雷达外参数标定体验版。半开源代码，谨慎下载。 在Ubuntu16.04和18.04已测试。 完全开源付费版本:https://download.csdn.net/download/hgz_gs/14980826 校准原理： https://blog.csdn.net/hgz_gs/article/details/113484065 单激光雷达安装外参自标定，使用ROS平台，带标定效果评估。分以下步骤： 点云滤波 设置ROI 地平面分割 计算变换矩阵 系统评价 参数输出 最优输出

单激光雷达安装外参自标定，使用ROS平台，带标定效果评估。分以下步骤： 点云滤波 设置ROI 地平面分割 计算变换矩阵 系统评价 参数输出 最优输出 详细说明: https://blog.csdn.net/hgz_gs/article/details/113484065

用改进的八点算法求基础矩阵，进而求本质矩阵及相机外参。