利用matlab进行双目相机标定

采集图像

1. 命令行窗口输入cameraCalibrator打开相机标定工具箱。
2. 单击Add Images后的小三角，选择from camera。
   
3. 选择相机，设置相机属性。
   
   设置分辨率
   
   设置保存路径和拍照总数。总数尽量多些，因为不一定每张图像都能用。之后点击capture开始拍照。
   
   

分割图像

运行分割图像的程序。左相机图像被保存在camera1中，右相机图像被保存在camera2中。

clc;
clear all;
 
path = ['H:/calibration/',datestr(now,'yyyy-mm-dd'),'/'];
dirOutput=dir(fullfile(path,'*.png'));
fileNames={dirOutput.name};
sz = size(fileNames);
mkdir([path,'/camera1']);mkdir([path,'/camera2']);mkdir([path,'result']);
 
for i = 1:sz(2) 
    img = imread([path,fileNames{i}]);
    szImg = size(img); % 480 1280 3
    imgLeft = img(:,1:szImg(2)/2,:);
    imgRight = img(:,szImg(2)/2+1:szImg(2),:);
    imwrite(imgLeft,[path,'/camera1/',fileNames{i}]);
    imwrite(imgRight,[path,'/camera2/',fileNames{i}]);
end

标定双目相机

1. 在命令行窗口输入stereoCameraCalibrator,点击Add Images,选择图像属性。
   
2. 选择属性
   
   compute intrinsics:计算相机内参。
   use fixed intrinsics:加载工作空间中预先训练好的相机内参。
   

相机的畸变参数有径向畸变K1，K2，K3，切向畸变P1，P2

选择2Coefficients选项代表默认将K3视为0（K3通常在鱼眼镜头中使用，普通镜头一般不考虑），那么标定得到的径向畸变只有K1和K2两个值。如果选择3Coefficients则标定后也会得到K3值。

Skew值和我们得到的内参矩阵有关，如果未选中Skew，得到的内参就是下面式1，选中得到的内参便是式2，两者的区别就是有没有考虑到Skew偏斜系数
式1

式2

Tangential Distortion就是问你考不考虑切向畸变，不选中则切向畸变P1=P2=0；

在Opencv中，畸变系数使用时顺序为K1、K2、P1、P2、K3。

需要注意的是，
1.opencv使用这些参数时，内参矩阵IntrinsicMatrix和旋转矩阵RotationOfCamera2需要转置后再使用。这点非常重要，否则你立体校正的结果都是错的，何况立体匹配。
2.在更改相机分辨率进行测距时，需要使用相应分辨率的图片进行重新标定，否则得到的距离结果是错误的。双目测距注意事项(Matlab+Opencv)

左右相机的内参数矩阵、畸变参数以及旋转矩阵、平移矩阵都可以得出。
TranslationOfCamera2：相机2相对于相机1的偏移矩阵，可以直接使用。
RotationOfCamera2：相机2相对于相机1的旋转矩阵，需要转置之后才能使用。

CameraParameters1与CameraParameters2为左右摄像头的单独标定参数。

IntrinsicMatrix存放的是摄像头的内参，只与摄像机的内部结构有关，需要先转置再使用。
RadialDistortion：径向畸变，摄像头由于光学透镜的特性使得成像存在着径向畸变，可由K1，K2，K3确定。
TangentialDistortion：切向畸变，由于装配方面的误差，传感器与光学镜头之间并非完全平行，因此成像存在切向畸变，可由两个参数P1，P2确定。
使用时，需要注意参数的排放顺序，即K1，K2，P1，P2，K3。切记不可弄错，否则后续的立体匹配会出现很大的偏差。

3. 点击calibrate开始标定。
   选择导出标定参数或者导出标定程序