双目多光谱融合_Matlab标定+OpenCV

1.标定注意事项

(1)标定板平整度

(2)棋盘格，圆（偏心误差）；精度：圆>棋盘格，前提条件优化偏心误差

(3)所有标定数据加一起尽量布满整个视野

(4)左右相机采用近处标定数据分别进行单目标定，保证左右相机内参矩阵和畸变参数准确性

(5)标定数据覆盖较大的深度范围，同时保证棋盘格角点的清晰度（由于远处标定板太小，角点不清晰，远处只采4m正中央横竖、倾斜45度标定板）

(*)重投影误差并不能说明问题；如果棋盘格方格长度设置准确的话，通过立体标定得出的Tx的绝对值就是左右摄像头的中心距。一般可以用这个来验证立体标定的准确度 

(*)两个摄像头的焦距应该保持一致，因为在后续的视差图转换为三维图时的Q矩阵只有一个f值。所以必须要求至少焦距相近。而且立体成像的三角测量（Learning OpenCV书中提到）的前提假设就是fl=fr。（调整两个摄像头的焦距相同的方法：离两个相机相同远处放置标定板，分别调节两个相机的焦距，使得两个画面的清晰度相似。）

2.Matlab标定，OpenCV应用标定参数

(1)左相机内参，左相机畸变参数；右相机内参，右相机畸变参数；

注意事项：

*.Matlab相机标定结果中的内参矩阵默认格式为，其中，、分别为轴和轴的有效焦距;为轴和轴的不垂直因子，一般令;是光学中心。OpenCV使用需要转置操作

*.OpenCV参数

(2)右相机的旋转矩阵；右相机的平移矩阵

注意事项：

*.右相机旋转矩阵OpenCV使用需要转置操作；右相机平移矩阵

3.目前方案

(1)左右相机采用近处标定数据（1m,2m，所有标定数据加一起尽量布满整个视野）分别进行单目标定，保证左右相机内参矩阵和畸变参数准确性；

(2)用近处远处标定数据(远处只采4m正中央横竖、倾斜45度标定板)进行立体匹配，标定右相机相对左相机的平移旋转矩阵；

(3)误差大的不参与标定