相机标定入门教程【 OpenCV + Matlab】
（单目）相机标定算法：张正友的算法
paper：http://research.microsoft.com/~zhang/Papers/TR98-71.pdf
主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/Calib/
一些帖子对摄像头畸变原理的总结：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e3213f30101g2t5.html
《学习OpenCV》一书中对摄像头标定有详尽说明：第11章——“摄像机标定”一节 P422
VC下实现相机标定，主要分两步：matlab中计算标定参数、利用opencv的接口对输入图像进行标定
matlab工具箱：Camera Calibration Toolbox for Matlab，主页：http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/index.html#examples
主要看以下内容：
1、工具箱的详细使用方法：http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/htmls/example.html
2、标定参数说明：http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/htmls/parameters.html
这一步关键是采集一系列不同角度拍摄的棋盘格图像。实践发现，棋盘格的制作是有讲究的，格子尽量面积小，保证有足够多的正方形，也就有足够多的角点，让整个视野区域都布满角点，计算校正矩阵的时候，从中心到远离中心的每个位置都能够考虑进去。如果格子太大，校正的精度就会下降，会使校正结果出现误差。这是因为，每个角点之间的距离越大，这段距离之间的可能发生畸变的点越多，但却没有体现在棋盘格中（作为角点标出），因此标定算法计算校正矩阵时就会漏掉越多畸变位置，其校正精确度将越差。
opencv的标定相关函数如下：（基于opencv 3.0）
void initUndistortRectifyMap(InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R, InputArray newCameraMatrix, Size size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2)用于获得标定时的变换矩阵，参数说明：
cameraMatrix，内参数矩阵，A = [ fx, 0, cx ; 0, fy, cy; 0, 0, 1]，大小3*3，其中与matlab工具箱计算结果的对应关系为：fx、fy对应fc的两项，cx、cy对应cc的两项
distCoeffs，外参数（失真参数）矩阵， distortion coefficients，包含4, 5, or 8 元素的一维矩阵，对应matlab计算结果的kc
R，矫正矩阵，用于双目摄像头，这里设为空矩阵即可
newCameraMatrix，同样是双目时用到，这里输入cameraMatrix即可
size，输入图像尺寸
m1type，map1的类型，设为CV_32F
map1、map2，X、Y方向的变换矩阵
void remap(InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=Scalar())按两个变换矩阵对输入图像进行变换
interpolation为插值算法，设为cv::INTER_NEAREST即可
void undistort(InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray newCameraMatrix=noArray() )
一个整合版函数，包括以上两个函数
效果：
原始
校正后
注意：如果相机的畸变比较严重时，校正后的图像中，目标物可能会超出图像区域，此时如果想让校正图像包含目标物整体，则需要在校正之前扩充图像的大小