基于MATLAB的双目相机标定

         基于双目视觉的测距、三维重建等过程中的第一步就是要进行标定，标定的精度对于整个双目系统性能的影响举足轻重。双目相机的标定过程在网上有很多资料，但是基本都没有matlab官方网址讲的好。所以请参考MATLAB官方文档：Using the Stereo Camera Calibrator App- MATLAB & Simulink- MathWorks 中国，这里面讲得已经相当详细了！

下面整理一下要点：

一、拍摄棋盘格

       为获得最佳效果，请使用至少10到20张包含校准图案的图像。 校准器至少需要三个图像。 尽量使用未压缩或压缩损失很小的图像格式（如png或bmp）。 为了更高的校准精度你需要：

• 获取一部分你所关注的距离处的棋盘格图片，比如你要测量2米远的物体，那么请将棋盘放在距离相机2米左右的地方拍摄一部分图片

• 棋盘表面和相机成像平面的夹角必须小于45度

  

• 不要修改图像，比如对其进行剪切

• 不要使用自动聚焦模式或改变图像的放大倍率

• 以相对于相机的不同方向拍摄棋盘图像

• 尽量采集各种不同的棋盘图像。镜头的畸变从图像中心径向增加，并且有时在图像各帧上表现不均匀， 为了获取图像的畸变信息，棋盘应当处在图像的各种不同边缘处

  

• 确保棋盘图案在左右两幅图像中都能被完整的显示

  

• 在每一对图像中尽量保持棋盘静止，也就是在同一时间拍摄。 若棋盘在两幅图像中发生了相对运动，会对标定精度产生负面影响

• 若想对远距离的重建获得更高的精度，需要将两个相机的距离调整的更大。

二、提升标定精度

1.添加或删除图像

添加图像:

• 少于10张图像

• 棋盘没有覆盖足够的图像帧

• 棋盘与相机的相对方向变化不够多

删除图像:

• 删除具有较大重投影误差的图像

• 图像太模糊的删除

• 棋盘平面与相机平面夹角超过45度的删除

  

  2.将3 coeefficients、Tangential Distortion、Skew全部勾选

三、标定结果应用到OpenCV

        通过matlab标定后得到的旋转矩阵R和内参矩阵K，都需要转置以后才可以给OpenCV用，另外OpenCV畸变向量中前5个畸变系数的依次是：[k1, k2, p1, p2, k3]