Cameraparameters.
用于存储相机参数的对象
描述
这Cameraparameters.物体存储相机的内在，外在和镜头失真参数。
创建
你可以创建一个Cameraparameters.对象使用Cameraparameters.这里描述的功能。您也可以创建一个Cameraparameters.通过使用的对象估计估计带着m-by-2-by-秩输入图像点数。m是每个模式中的关键点坐标数。
句法
描述
Cameraparams = Cameraparameters.创造一个Cameraparameters.包含相机的内在，外在和镜头失真参数的对象。
cameraparams = cameraparameters（创造一个相同的Paramstruct.）Cameraparameters.来自现有的对象Cameraparameters.存储在参数中的对象Paramstruct.。
输入参数
特性
内在相机参数：
IntrinsicMatrix.-投影矩阵
3×3身份矩阵
投影矩阵，指定为3×3标识矩阵。该对象使用以下格式以获取矩阵格式：
该坐标 [CXCy]代表光学中心（主点），以像素为单位。当。。。的时候X和y轴完全垂直，偏斜参数，S.， 等于0.。
| FX=F*S.X |
| Fy=F*S.y |
| F，是世界单位的焦距，通常以毫米表示。 |
| [S.X那S.y]是每个世界单位的像素数X和y方向分别。 |
| FX.和f以像素为单位表示。 |
内在机构-相机内在物体对象
摄像头目的
此属性是只读的。
相机内在物体，表示为a摄像头目的。该对象包含有关相机内在校准参数的信息，包括镜头失真。
依赖性
您必须提供图像大小（使用图片尺寸财产）内在机构财产是非空的。相机参数的内在函数取决于图像大小。
图片尺寸-图片尺寸
两elstment vector
图像尺寸，指定为两个元素矢量[妓女那尼尔斯]。
相机镜头失真：
RadialDistors.-径向失真系数
[0 0 0]（默认）|2元矢量|3个元素矢量
径向失真系数，指定为两个或三元素矢量。指定两个元素向量时，对象将第三个元素设置为0.。当光线弯曲更靠近透镜的边缘时，发生径向畸变比在其光学中心的边缘靠近。镜片越小，失真越大。相机参数对象计算点的径向扭曲位置。你可以表示扭曲的点（X扭曲那y扭曲）， 如下：
X扭曲=X（1 +K.1*R.2+K.2*R.4.+K.3.*R.6.）
y扭曲=y（1 +K.1*R.2+K.2*R.4.+K.3.*R.6.）
| X那y=未置换的像素位置 |
| K.1那K.2， 和K.3.=镜头的径向失真系数 |
| R.2=X2+y2 |
切向度-切向失真系数
[0 0]'（默认）|2元矢量
切向失真系数，指定为双元素矢量。当透镜和图像平面不平行时发生切向失真。相机参数对象计算点的切向扭曲位置。你可以表示扭曲的点（X扭曲那y扭曲）。未置换的像素位置出现在归一化图像坐标中，具有光学中心的原点。坐标以世界单位表示。
当透镜和图像平面不平行时发生切向失真。切向失真系数模拟这种类型的失真。
扭曲的点表示为（X扭曲那y扭曲）：
X扭曲=X+ [2 *P.1*X*y+P.2*（R.2+ 2 *X2）
y扭曲=y+ [P.1*（R.2+ 2 *y2）+ 2 *P.2*X*y]
X那y- 未置换的像素位置。X和y处于标准化的图像坐标。通过将识别像素坐标计算归一化图像坐标通过将光学中心转换并以像素以像素分开来计算。因此，X和y是无量纲的。
P.1和P.2- 镜片的切向失真系数。
R.2：X2+y2
外在摄像机参数：
轮转旋转-3-D旋转矩阵
3-by-3 -P.矩阵（只读）
3-D旋转矩阵，指定为3×3逐个 -P.， 和P.模式图像的数量。每个3×3矩阵表示与相应向量相同的3-D旋转。
以下等式提供了与棋盘帧中的世界坐标相关的转换[XyZ.]相应的图像点[Xy]：
| R.是3-D旋转矩阵。 |
| T.是翻译矢量。 |
K.是个IntrinsicMatrix.。 |
| S.是一个标量。 |
undostortimage.函数删除失真。
旋转保护-3-D旋转矢量
[]（默认）|P.-By-3矩阵（只读）
3-D旋转向量，指定为aP.-By-3矩阵含有P.旋转矢量。每个矢量描述相机图像平面相对于相应的校准图案的3-D旋转。矢量指定围绕相机旋转的三维轴，其中幅度是弧度中的旋转角度。这轮转旋转属性提供相应的3-D旋转矩阵。
翻译版-相机翻译
[]（默认）|P.-By-3矩阵
相机翻译，指定为P.-By-3矩阵。此矩阵包含平移向量P.图片。矢量包含估计校准参数的校准模式。矩阵的每一行包含一个向量，该向量描述相机相对于相应的图案，以世界单位表示。
以下等式提供了与棋盘帧中的世界坐标相关的转换[XyZ.]相应的图像点[Xy]：
| R.是3-D旋转矩阵。 |
| T.是翻译矢量。 |
K.是个IntrinsicMatrix.。 |
| S.是一个标量。 |
undostortimage.函数删除失真。
为了确保旋转向量的数量等于翻译向量的数量，请设置旋转保护和翻译版构造函数中的属性。仅设置一个属性，但在错误中没有其他结果。
估计相机参数精度：
意思例外错误-平均欧几里德距离
数值（只读）
恢复和检测点之间的平均欧几里德距离，指定为像素中的数值。
重新评论错误-估计相机参数准确性
[]（默认）|m-by-2-by-P.大批
估计相机参数准确性，指定为一个m-by-2-by-P.[Xy]坐标。这 [Xy]坐标代表翻译X和y在repeteate模式之间和检测到的模式密钥点之间。此属性的值表示估计的相机参数的准确性。P.是估计相机参数的模式图像的数量。m是每个图像中的关键点数。
reptojects-世界要点恢复校准图像
m-by-2-by-P.大批
据指定为校准图像的世界要点m-by-2-by-P.[Xy]坐标。P.是模式图像的数量和m是每个图像中的关键点数。模式检测到的关键点中的缺失点表示为[南，南]。
检测到的标准点-检测到校准模式中的关键点
[]（默认）|m-经过-P.大批
检测到校准模式中的关键点，指定为逻辑m-经过-P.大批。m是整个校准模式中的关键点数和P.指定校准图像的数量。
相机参数估计设置：
numpatterns.-校准模式的数量
整数
估计相机外在的校准模式的数量，指定为整数。校准模式的数量等于翻译和旋转向量的数量。
世界观点-世界坐标
m-by-2阵列|[]
校准模式的关键点的世界坐标，指定为一个m-by-2阵列。m表示模式中的关键点数。
世纪-世界要点单位
'毫米'（默认）|字符向量|字符串标量
世界要点单位，指定为字符向量或字符串标量。该值描述了测量单位。
估计-估计歪斜旗帜
错误的（默认）|逻辑标量
估计偏斜标志，指定为逻辑标量。当您设置逻辑到真的，对象估计图像轴偏斜。当您设置逻辑到错误的，图像轴完全垂直。
numradialdistorrageScoffients.-径向失真系数的数量
2（默认）|3.
径向失真系数的数量，指定为数字'2' 要么 '3.'。
估计估计值-估计切向失真标志
错误的（默认）|逻辑标量
估计切向失真标志，指定为逻辑标量真的要么错误的。当您设置逻辑到真的，对象估计切向失真。当您设置逻辑到错误的，切向失真可忽略不计。
例子
使用相机参数对象从图像中删除畸变
使用相机校准功能从图像中删除失真。此示例创建一个Vision.Cameraparameters.手动对象，但在实践中，你会使用估计估计或相机校准器应用程序导出对象。
创建一个Vision.Cameraparameters.手动对象。
IntrinsicMatrix = [715.2699 0 0;0 711.5281 0;565.6995 355.3466 1];radialdistorstorrage = [-0.3361 0.0921];cameraparams = cameraparameters（'IntrinsicMatrix'，IntrinsicMatrix，'radialdistorrage'，radialdistorational）;
从图像中删除失真。
我= imread（fullfile（matlabroot，'工具箱'那'想象'那'VisionData'那'校准'那'单核细胞增多症'那'image01.jpg'））;j = untostortimage（i，cameraparams）;
显示原始图像和未变量的图像。
数字;imshowpair（Imresize（i，0.5），imresize（j，0.5），'剪辑'）;标题（'原始图像（左）与校正图像（右）'）;
参考
[1]张，Z.“相机校准灵活的新技术”。图案分析和机器智能的IEEE交易，卷。22，第11页，第11页，第1330-1334,2000。
[2] Heikkila，J和O. Silven。“具有隐式图像校正的四步摄像头校准程序”，IEEE计算机愿景和模式识别国际会议，1997年。
扩展能力
也可以看看
应用
班级
功能
您还可以从以下列表中选择一个网站：
