1、使用标定板采集图像20张。
如下图所示：
2、在采集图像过程中，打开线激光条纹，采集两幅不同姿态下的图像
如下图所示：
3、成功采集两幅带结构光的图像以及20幅不带结构光的图像后，开始相机内参标定。
4、相机内外参数标定
4.1 下载TOOLBOX_calib
放在MATLAB安装目录下的toolbox文件下：
4.2 打开MATLAB
将采集的20幅标定板图像放在D:\MATLAB\toolbox\TOOLBOX_calib目录下，并同意重命名，比如Image1,Image2，…
4.3 在MATLAB进入相同的目录
4.4 输入命令，calib_gui
选择standard，出现如下窗口，如图所示：
选择Standard（all the images are stored in memory），进去后界面如下：
进入存放图片的文件夹，点击Read Images，我们可以看到文件夹下的内容。
然后此时提示你输入Basename，Basename就是你的所有图片的名字中相同的部分，例如我将图片统一命名为”Image*”的格式，所以只需在命令行输入Image，然后输入图片格式b。结果如下图所示：
点击Extract grid corners，提取每幅图的角点。在命令窗口中，直接按回车键（”Enter”）自动计算棋盘格数目。标定时，依次选取棋盘格的四个角点。
分别在”wintx ([] = 5) =”和”winty ([] = 5) =”输入行中输入角点提取区域的窗口半宽m和半高n。显示角点提取区域的窗口尺寸(2n+1)x(2m+1)，例如，选择缺省时角点提取区域的窗口尺寸为11×11像素。
Extraction of the grid corners on the images
Number(s) of image(s) to process ([] = all images) = 20
Window size for corner finder (wintx and winty):
wintx ([] = 5) = 3
winty ([] = 5) = 3
Window size = 7×7
选择四个角点
绘制完20幅图像的角点
点击Calibration进行校准
输出相机的内参数
保存好相机的内参数，还要保存两幅带激光的外参数
其中RC1为第一幅图像相对相机的外参数矩阵的旋转矩阵
其中RC2为第二幅图像相对相机的外参数矩阵的旋转矩阵
其中TC1为第一幅图像相对相机的外参数矩阵的平移矩阵
其中TC2为第二幅图像相对相机的外参数矩阵的平移矩阵
至此，获得结构光标定的全部参数。
Original: https://blog.csdn.net/qq_27353621/article/details/120787942
Author: 马少爷
Title: 线结构光传感器标定（相机标定+结构光标定）完整流程（一）
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