matlab双目标定（详细过程）

双目相机标定主要是为了获得摄像头的内参(f,1/dx,1/dy,cx,cy)、畸变参数(k1,k2,k3,p1,p1)和外参(R,t)，用于接下来的双目校正和深度图生成。具体内容参照：https://blog.csdn.net/qq_38236355/article/details/88933839

具体标定步骤如下：

一、获得棋盘格图像

大多数双目标定都是用棋盘格进行标定，如下所示：

这里有一段c++代码，用于生成棋盘格图像：

#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

void main()
{
	//---生成标定图
	IplImage    *img;
	int chess_size = 500;
	int dx = 10;    //棋盘格大小，像素为单位
	int dy = 7;     //棋盘格数目
	img = cvCreateImage(cvSize(chess_size*dy, chess_size*dx), IPL_DEPTH_8U, 1);
	cvZero(img);
	int flag = 0;
	for (int i = 0; i < dx; i++)
	for (int j = 0; j < dy; j++)
	{
		flag = (i + j) % 2;
		if (flag == 0)
		{
			for (int m = i*chess_size; m < (i + 1)*chess_size; m++)
			for (int n = j*chess_size; n < (j + 1)*chess_size; n++)
				*(img->imageData + m*img->widthStep + n) = 255;
		}
	}
	cvSaveImage("标定图2.jpg", img);
	// 生成的棋盘格图保存在该工程目录下
	cvNamedWindow("cab", 1);
	cvShowImage("cab", img);
	char ch = cv::waitKey(0);
	if (ch == 27)
	{
		exit(0);
	}
	//system("PAUSE");
	//---END生成标定图
}

生成棋盘格后，拿双目相机对棋盘格进行不同位姿的多次拍照采样，一般在20张左右即可。分别将左目和右目的图像存在两个文件夹中。图像如下：

左相机图：

右相机图：

二、matlab标定工具箱

1、打开标定工具箱

在命令行输入stereoCameraCalibrator，出现如下界面：

将上面的“Skew”、“Tangential Distortion”以及“3 Coefficients”等选项选上，将“2 Coefficients”选项去掉，如下：

2、载入图像

点击添加图像出现如下界面：

Camera1代表左摄像头，Camera2代表右摄像头，分别选择存放着左右图像的文件夹，需要特别注意的是棋盘格的边长应该根据打印的实际大小填写，单位可以选择，然后点击OK，程序会自动检测采集的图像到底有多少可以使用，可以说MATLAB2015的这个工具十分挑剔，如果角度不好的话，将使用不了，因此在采集图像时，最好多的采集一些。

3、标定

点击按钮，开始标定：

左下方的直方图为左右图像的标定误差，点击误差较大的直方图，可以直接在左边的图像对中找到对应的图像，右键选择“Remove and Recalibrate”，可以重复上述步骤，直到认为误差满足标定需求为止。

4、导出参数

点击选择Export camera parameters，并点击“OK”。

三、读取参数

标定结束后，会得到如下标定参数：

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。CameraParameters1与CameraParameters2中包含如下文件：

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。

由上述方法获得双目的标定参数后，就可以进一步进行双目校正、匹配以及生成深度图了，具体内容参照：