一 、 理解摄像机模型，网上有很多讲解的十分详细，在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解
计算机视觉领域中常见的三个坐标系：图像坐标系，相机坐标系，世界坐标系，实际上就是要用矩阵来表
示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系
可得出 Xcam=x/dx+x0, Ycam=y/dy+y0 表示为矩阵形式
Xcam 1/dx 0 x0 x
Ycam = 0 1/dy y0 * y
1 0 0 1 1
相机坐标系与图像坐标系的关系是
既有
可以写成 
我们知道相机坐标系与世界坐标系的关系是
表达成矩阵表示为
可以推导出
（这里面的Xc ,Yc,Zc 也就是上面的X Y Z ）其中
K= 
就为相机的内参 R T 为相机的外参（好难编辑）
接下来就是说明一下使用MATLAB Opencv ，以及ROS环境下的Opencv进行相机校准
相机的标定主要有两种方法 ：摄像头标定方法和摄像头自标定方法，典型的有：（1）Tsai(传统的标定方法) （2）张正友（介于传统与自标定方法之间）张正友标定法由于很简单
所以得到广泛 的应用，张正友标定法的步骤：
1、打印一张模板并贴在一个平面上；
2、从不同角度拍摄若干张模板图像； 3、检测出图像中的特征点； 4、求出摄像机的外参数（单应性矩阵）和内参数（最大似然估计） ； 5、求出畸变系数；6、优化求精。
二、对于在matlab中进行相机标定是一件非常简单的事，因为在matlab官方网站，以及matlab中文论坛上都是有教程的,只需要找到标定模板就可以了，
matlab中文论坛的学习网址 http://www.ilovematlab.cn/thread-267670-1-1.html
详细相机标定过程请参考
MATLAB相机标定教学视频
2.1 首先我们得准备软件matlab，安装matlab就按照网上的教程既可以安装成功了，不过安装过程可能遇到一些软件破解的一些问题，如果安装不上,
那就果断的换安装的软件版本， 其次就是准备标定魔板，我是直 接用A3的纸打印了标准的棋盘方格，自己百度一下标定棋盘网上有很多图纸可供下载，
http://wiki.ros.org/camera_calibration/Tutorials/MonocularCalibration?action=AttachFile&do=view&target=check-108.pdf
我使用的就是check-108，其中108代表的是每个小方格的边长为108mm,使用A3的纸张打印，后来测量一下每个黑白方格的边长为35mm,
2.2 材料和软件都准备好了，我们在准备摄像头，我们有四个选择：（1）手机拍照 我们就标定手机的摄像头，（2）笔记本自带的摄像头，（3）使用带USB的的摄像头（4）网上提供的模板
2.2.1 手机摄像头标定，最好的方法是将手机固定，然后移动标定模板，改变模板的远近位置，以及翻转角度等等，如下图
这里面是我把标定模板给固定，改变手机的位置，这就导致拍出来的照骗有些事不能用的（可以试试），就会明白为什么会不能进行标定了，
这只是展示其中四张照片，当然拍下来的至少要20张不一样的照片，现在开始使用MATLAB进行标定了，
2.2.2当我们想标定笔记本的摄像头或者我自己外界一个摄像头的时候，就需要使用一个软件去获取摄像头的照骗，使用 Ecap软件就可以打开摄像头，并且捕捉照骗
可以捕获很多不同角度的关于标定模板的图片，至少需要20张，紧接着打开matlab，在命令行输入
>> cameraCalibrator 出现：
之后可以添加“add images”，然后选择我的模板的方格大小，默认是25mm 改为与实际模板一致的边长是35mm
也可以直接添加网上所提供的标定模板，
此标定模板为6*4 108mm 添加完选择“”calibrate“”有
右边出现一下统计图，左下角就是每个图片相对摄像头的远近和角度，点击保存calibration.mat文件，点击“Export camera parameters”出现标定的结果
到此MATLAB的相机标定就完成了
（虽然我写的很幸苦，但是我也只是想记录下我的实验过程，中间也遇到很多问题，这都是解决后的结果本来是1,2,3放在一起的
但是因为篇幅太长，只好将其分为三段，中间也丢失过好几次，然后又重新写，大神们看见就当是在看笑话，一笑了之即可，
我知道这其中没有什么创新可言，真实惭愧，谢谢）
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