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循环神经网络

matlab2014a 3d标定,[转载]张的matlab摄像机标定

發布時間:2023/12/15 循环神经网络 42 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab2014a 3d标定,[转载]张的matlab摄像机标定 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

自己寫了下matlab張的標定程序,采用張正有網站上的數據,即數據文檔Model.txt data1.txt data2.txt

data3.txt?data4.txt?data5.txt。

其中Model.txt為世界坐標系中的點

【實驗結果】

我的程序:

k1

=?-0.2286?k2

=?0.1903?fx

=?832.5000

fy

=?832.5298?cx

=?303.9589

cy

=?206.5848?skewness

=?0.2045

RR(:,:,1) =

0.9928?-0.0263?0.1172?-3.8402

0.0139?0.9943?0.1053?3.6516

-0.1193?-0.1029?0.9875?12.7910

RR(:,:,2) =

0.9974?-0.0048?0.0719?-3.7169

0.0176?0.9840?-0.1775?3.7693

-0.0699?0.1783?0.9815?13.1974

RR(:,:,3) =

0.9152?-0.0357?0.4014?-2.9441

-0.0081?0.9943?0.1068?3.7765

-0.4029?-0.1009?0.9097?14.2456

RR(:,:,4) =

0.9866?-0.0175?-0.1621?-3.4070

0.0338?0.9946?0.0978?3.6362

0.1595?-0.1020?0.9819?12.4551

RR(:,:,5) =

0.9676?-0.1969?-0.1581?-4.0724

0.1915?0.9803?-0.0486?3.2103

0.1646?0.0167?0.9862?14.3441

張網站上的數據:

832.5 0.204494 832.53 303.959 206.585?-0.228601

0.190353?0.992759 -0.026319 0.1172010.0139247

0.994339 0.105341-0.11931 -0.102947 0.987505-3.84019 3.65164

12.791?0.997397 -0.00482564 0.07194190.0175608

0.983971 -0.17746-0.0699324 0.178262 0.981495-3.71693 3.76928

13.1974?0.915213 -0.0356648 0.401389-0.00807547

0.994252 0.106756-0.402889 -0.100946 0.909665-2.94409 3.77653

14.2456?0.986617 -0.0175461 -0.162110.0337573

0.994634 0.09779530.159524 -0.101959 0.981915-3.40697 3.6362

12.4551?0.967585 -0.196899 -0.1581440.191542

0.980281 -0.04858270.164592 0.0167167 0.98622-4.07238 3.21033

14.3441

用matlab標定工具箱和網站上下載的demo 程序標定,精度很高

問題是自己用matlab工具箱標定的是時候精度卻沒有辦法達到上圖的精度,誤差超過1個像素,不知道是什么原因?

可能原因有兩個:

1、張用的標定圖像數目只有5張有點少,但是編寫matlab工具箱的作者卻能用這5張圖像得出和張網站上相同的內外參數與畸變參數。

2、張的標定和其他的標定板有一定的不同。

我猜測了下,為什么編寫matlab工具箱的作者要單獨寫個m文件(當然調用工具箱的函數)而不直接在他的網站寫出用gui的界面進行標定的步驟,在他的網站有其他例子的步驟。可能作者也發現直接用的工具箱標定所得到得結果誤差有些大。以上所述個人猜測,本人用matlab工具箱標定opencv中自帶的圖像,精度在1個像素內,比自己用opencv所寫的函數得到的結果還要高。實驗結果圖片就不在貼上去了,太多了~

參考:http://hi.baidu.com/lin65505578/item/35682a44202c662810ee1ea4

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab2014a 3d标定,[转载]张的matlab摄像机标定的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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