1 双目立体相机
双目立体相机是由两个单目相机根据 特定的参数组合而成，工作时可将左右两相机捕捉到的二维图像信息转换到三维立体空间 中，进而通过系列转换变为所需要的三维空间坐标信息。
2 一般过程
双目立体相机标定步骤一般有以下几个步骤：
一是分别对左右相机进行单相机标定， 得到它们的内在矩阵 K，绝对外部参数 R、T，畸变系数 D；
二是根据标定结果对原始图像 进行校正，使两幅图像在同一平面上，相互平行；
三是匹配校正图像之间的像素点。
3 张定友标定思想
采用张正友标定法的思想，按照如下步骤标定实践：
一 通过拍摄多张标定板的照片， 求解每个相机的内参矩阵和畸变矩阵；
二 然后利用每个相机标定得到的参数，对两个相机进 行畸变矫正和水平对齐，使得两个成像平面平行，并且对应点在同一水平线上；
三 然后在校 正后的图像上，寻找左右图像中对应点之间的视差；
四 再根据视差和已知的双目模型参数如 基线长度𝑎和焦距𝑓等，计算每个点离相机的距离，并恢复其三维坐标。
4 标定实践
利用 Matlab 的 2018 版本中的 toolbox_calib 模 块分别对 ZED 2i 双目立体相机的左右两个相机进行单独标定，然后利用两相机的相关参 数进行双目相机的立体标定求解总体参数，最后得到 ZED 2i 双目立体相机的内部参数和 外部参数。
（1）制作规格为 9 格×12 格的黑白相间的棋盘格标定板，其中每个方格大小为 30mm×30mm
（2）将棋盘格标定板放在光线条件良好的位置，不加以固定方便调整标定板姿态。在 ZED 2i 双目立体相机的有效工作距离内，选择合适的距离和位置将相机固定。
通过调 整标定板的位置姿态，分别记录同一位置下的左右两相机的图像，拍摄了 16 组图像。为了 降低后续计算复杂度，本次拍摄 16 组图像保存为 600×600 像素的图像。
（3）在 Matlab 中按照每张图像的顺时针方向检测每个棋盘格角点处图像的特征，并 按照角点特征信息计算相机单应性矩阵𝐻，累计迭代计算进而求取左右相机内部参数，并 通过左右相机的内部参数进行立体匹配，由此可得相机外部参数中的旋转矩阵𝑅和平移向量𝑇。