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内参矩阵 (K):相机的内在参数矩阵,通常是一个3x3的矩阵,包含了相机的焦距(fxfx和fyfy)和主点(光学中心)的坐标(cxcx和cycy)。这个矩阵将图像坐标转换为归一化相机坐标。
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畸变系数 (D):描述相机镜头畸变的参数,通常包含径向畸变系数(k1k1、k2k2、k3k3)和切向畸变系数(p1p1、p2p2)。径向畸变系数与镜头的球形失真有关,而切向畸变系数与镜头轴线偏离图像中心造成的扭曲有关。
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旋转矩阵 (R):表示右相机相对于左相机的旋转关系的3x3矩阵。它描述了两个相机坐标系之间的旋转,确保了在立体视觉中正确对齐。
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平移向量 (T):表示右相机相对于左相机的位置的3x1向量。它描述了两个相机之间的空间位移,即基线长度和基线方向。
对于双目摄像头而言,除了需要分别标定左目摄像头的内参矩阵K1、畸变系数D1、右目摄像头的内参矩阵K2、畸变系数D2,还需要标定左右目对应的旋转矩阵R和平移向量T。当双目摄像头固定在一个平面上时,旋转矩阵R可近似为一个单位阵,平移向量T的欧式范数即为基线长度b。
__header__
:这是一个包含MAT文件头信息的字节串,描述了MAT文件的版本和创建平台等信息。__version__
:这是一个表示scipy.io.loadmat
函数版本的字符串。__globals__
:这是一个空列表,通常在使用struct_as_record=False
选项时出现,表示MAT文件中没有全局变量或未识别为全局变量的内容。__function_workspace__
:这是一个NumPy数组,包含了MAT文件中的函数工作区信息。这个变量通常与用户定义的MATLAB函数相关联,但在大多数标准的数据变量读取场景中不常见。None
:这是一个特殊的键,其值是一个MatlabOpaque
对象,包含了MATLAB中的某些不透明数据类型的信息。
这些特殊变量通常不需要在处理MAT文件数据时特别关注,除非您需要访问或了解MAT文件的元数据或结构细节。在大多数情况下,您可以忽略这些变量,直接处理原始数据变量。
应该仔细检查转换后的JSON文件,验证关键数据是否完整无误,并确保这些数据在新的格式中仍然可用于您的应用程序。一大串数字,不对。
将MATLAB中进行双目相机标定后得到的.mat
文件转换成JSON文件是可行的,
为了减少信息丢失,您需要确保转换过程能够尽可能准确地映射这些数据结构到JSON格式。在搜索结果中,有一个例子展示了如何使用Python脚本将MAT文件转换为JSON文件。这个脚本使用了scipy.io.loadmat
函数来读取MAT文件,并使用Pandas库将加载的数据转换为JSON格式。在转换之前,脚本移除了一些不需要的元数据字段,如__header__
、__version__
和__globals__
,这些字段通常与数据的实际内容无关,而且可能会干扰JSON的正确生成。
在处理双目相机标定数据时,您需要特别注意保留相机的内参矩阵、外参矩阵、畸变系数等关键信息,这些是进行3D重建和图像校正的基础。在转换过程中,这些数据应该被正确地序列化,以保持其结构和数值精度。