使用MATLAB工具箱TOOLBOX_calib标定摄像头过程（双目标定）
前言：本文章主要讲解使用matlab对双目摄像头进行标定，转载请标明作者和来源，谢谢。
一、工具：
1、MATLAB2015b
2、工具箱下载地址：http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/
二、标定过程：
（一）单目标定（单个摄像机分别标定）
1、将标定工具箱解压并放至MATLAB目录下，目录如下：H:\matlab\matlab\toolbox
2、打开MATLAB后点击File->Set Path->Add with Subfloders…之后选择工具箱路径为：H:\matlab\matlab\toolbox\calib，然后保存并关闭。
3、将当前文件夹文件夹路径修改为放有标定图片的文件夹，我这里放在H:\matlab\matlab\toolbox\calib\双目标定（终）中，此时如下图所示：
这里一定要注意放置图片的路径要正确！
4、在MATLAB命令行窗口输入calib_gui，弹出工具框
5、选择第一个选项"Standard"后弹出如下界面Camera Calibration Toolbox(以下简称标定界面)，之后选择Image names
6、扫描该文件夹下存在的所有照片并显示
7、按照提示要求先进行左边摄像头的标定，即输入left->bmp，然后系统会自动扫描文件名有left的照片并显示出来：
8、开始标定：点击“Extract grid corners”，然后根据提示输入“回车”，这里空着不填：
然后让你填入窗口大小，这里有教程说可以不填，我没有填，直接enter，之后会弹出第一幅图片让你用鼠标选定四个原点，然后按顺时针或逆时针旋转棋盘格最外面的四个角点
选好角点后命令界面会提示要你输入棋盘方格的实际边长，下图为角点标记后的图示：
继续命令行窗口回车键下去，弹出第二张棋盘图（同时也会弹出Figure3图片有着蓝色边框包围的角点图，这里不作显示），选择四个外围角点，如此反复下去检测完14张棋盘图。
9、点击工具箱上Calibration,然后会出现内参数结果。
10、标定结束后可以通过标定界面按钮进行可视化的观察 点击show extrinsic显示照片与摄像头的关系图
11、点击analyse error，可以观察到误差适中
12、点击Undistort image保存矫正后的图片
13、左摄像头标定结果出来后，点击Save,这时结果文件默认保存在之前放置标定图片的新建文件夹下面，默认文件名为Calib_Results.m，将其改为Calib_Results_left.mat（双目标定用到）。至此左摄像头标定结束，
14、右摄像头标定过程与左一样，只是将Basename改为right,格式仍为bpm,然后回车回车，最后保存为Calib_Results_right.mat。
（二）双目标定
1、命令行输入stereo_gui，弹出立体标定界面，选择第一个Load
2、如果之前左右摄像头结果你是按照之前的文件名保存的，那么直接在命令行以下两行后面两次回车，否则就在后面输入你保存的文件名,注意下这里加载文件时如果出错了，那么直接重新点击Load就行了。
3、此时已经出现一个双目标定结果，不用管，再点击立体标定界面的Run,最后标定结果如下，？为正负号
4、点击show extrinsic显示照片与摄像头的关系图，如图所示两个摄像头基本是前向平行并在一条直线上，想像头之间的距离为220mm，计算存在很大的误差！！！
（三）至此双目标定结束，下面就是讲结果写成xml文件供Opencv调用了。xml文件生成方法：先建一个txt文档，将下面语句复制进去
Intrinsics_Camera_Left.xml：
<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<Intrinsics_Camera_Left type_id="opencv-matrix">
<rows>3</rows>
<cols>3</cols>
<dt>d</dt>
<data>
242.07090 0. 158.63886
0. 241.93907 122.51327
0. 0. 1.
</data>
</Intrinsics_Camera_Left>
</opencv_storage>
Distortion_Camera_Left.xml：
<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<Distortion type_id="opencv-matrix">
<rows>5</rows>
<cols>1</cols>
<dt>d</dt>
<data>
-0.45689 0.21384 -0.00109 0.00213 0.00000
</data>
</Distortion>
</opencv_storage>
Intrinsics_Camera_Right.xml：
<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<Intrinsics_Camera_Right type_id="opencv-matrix">
<rows>3</rows>
<cols>3</cols>
<dt>d</dt>
<data>
239.56142 0. 154.13100
0. 238.59489 125.91739
0. 0. 1.
</data>
</Intrinsics_Camera_Right>
</opencv_storage>
Distortion_Camera_Right.xml：
<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<Distortion type_id="opencv-matrix">
<rows>5</rows>
<cols>1</cols>
<dt>d</dt>
<data>
-0.44959 0.24035 -0.00203 0.00198 0.00000
</data>
</Distortion>
</opencv_storage>
RotRodrigues.xml：
<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<RotRodrigues type_id="opencv-matrix">
<rows>3</rows>
<cols>1</cols>
<dt>d</dt>
<data>
-0.00357 -0.01579 0.00387
</data>
</RotRodrigues>
</opencv_storage>
Translation.xml：
<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<Translation type_id="opencv-matrix">
<rows>3</rows>
<cols>1</cols>
<dt>d</dt>
<data>
-65.12457 0.09307 -2.05958
</data>
</Translation>
</opencv_storage>
将上述语句复制到txt中，然后直接修改后缀为xml即可，以上数值都是MATLAB立体标定结果内容，自己复制后只需将数字对应改成自己的标定结果就行。
补充：
1、内部参数列表：
Focal length：焦距，焦距像素存储在2*1的向量fc。
Principal point：主要观点，主点坐标存储在2*1向量cc。
Skew coefficient：扭曲因子（倾斜系数），定义之间的角x和y像素存储在标量alpha_c轴。
Distrotion：畸变，图像的失真系数（径向和切向畸变）存储在5*1向量kc。
2、外在的参数：
Rotations：旋转
Translations：平移
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