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进行摄像机标定的目的：求出相机的内、外参数，以及畸变参数。
标定相机后通常是想做两件事：一个是由于每个镜头的畸变程度各不相同，通过相机标定可以校正这种镜头畸变矫正畸变，生成矫正后的图像；另一个是根据获得的图像重构三维场景。
摄像机标定过程，简单的可以简单的描述为通过标定板，如下图，可以得到n个对应的世界坐标三维点Xi和对应的图像坐标二维点xi，这些三维点到二维点的转换都可以通过上面提到的相机内参K，相机外参R和t，以及畸变参数D，经过一系列的矩阵变换得到。
１、kalibr多摄像机标定
kalibr提供两种标定方法，标定板标定和IMU联合标定。IMU联合标定又分了两种，都需要移动摄像机测其加速度，这里只讨论第一种方法。
kalibr支持小孔摄像机模型 pinhole camera model 代号(pinhole)和全景(鱼眼)摄像机模型 omnidirectional camera model代号 (omni)，畸变模型支持三种：
(1) radial-tangential模型代号 (radtan) 畸变参数 (distortion_coeffs: [k1 k2 r1 r2])
(2)equidistant模型代号 (equi)畸变参数(distortion_coeffs: [k1 k2 k3 k4])
(3) fov模型代号 (fov)畸变参数(distortion_coeffs: [w])
1.1 系统安装，环境配置：实测Ubuntu 16.04
github地址https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/installation
按此教程安装原作者只tested on Ubuntu 14.04 with ROS indigo，在Ubuntu 16.04上测试各种坑：
(1)首先ROS版本不对，Wily (Ubuntu 15.10), Xenial (Ubuntu 16.04) and Jessie (Debian 8)需要用Kinetic版，indigo only for Ubuntu 14.04，解决方法 apt-cache search ros-kinetic 再install
(2)实际上还是第一个问题，在step1中：sudo apt-get install python-setuptools python-rosinstall ipython libeigen3-dev libboost-all-dev doxygen libopencv-dev ros-indigo-vision-opencv ros-indigo-image-transport-plugins ros-indigo-cmake-modules python-software-properties software-properties-common libpoco-dev python-matplotlib python-scipy python-git python-pip ipython libtbb-dev libblas-dev liblapack-dev python-catkin-tools libv4l-dev
其中的indigo换成kinetic，然后第一步搞定。这里ROS是一个机器人操作系统，你没看错，操作系统...具体在本节不详述，先看看详细教程。
(3)每次编译完记得source ~/kalibr_workspace/devel/setup.bash不然can not find kalibr...这不是很大的问题，按照教程编译即可顺利完成。
1.2 多摄像机标定
github地址https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/multiple-camera-calibration
按此教程测试成功，然而：在使用google上测试集解压时kalibr_bagextractor命令报错
(1)需要将所有import cv去掉改成import cv2,如有import cv2可以不加，可以在kalibr_workspace中grep一下。
(2)/kalibr_workspace/src/Kalibr/aslam_offline_calibration/kalibr/python下kalibr_bagextractor.py中CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION这玩意现在OpenCV中改名了改成IMWRITE_PNG_COMPRESSION，错误解决。
标定结果会有几个配置文件和十几张图，四相机标定第一张如下：
