标定方面

首先标定主要就是为了确定左右相机的内参和两个相机之间的旋转跟平移矩阵，这些参数都是后面需要用到的，而网上关于标定的文章太多了，本人试过opencv的标定，也试过matlab的标定方法，最后感觉还是matlab的比较准确，主要步骤可以参考下面这篇文章，写的挺详细了：
双目标定

校正

在校正这方面我主要采用的是opencv中的Bouguet算法，其用处简单来说就是使你的两个相机成为光轴平行的模型，如下图分别为校正前和校正后。

并且校正后会使得图片的极线对齐，所谓极线对齐，简单理解就是对齐后的左右图片的特征点会在同一行像素行上，如下图：


可以看到校正后左边图片上的一点跟右图上对应的一点在同一行上。这一步方便后续的立体匹配也就是特征点的匹配，首先我们得知道立体视觉中最重要的部分就是寻找特征点，所有做的一切都是为了特征点的匹配而做的，试想你在左图上确定一点初始点，要在右图上找到其对应的点，那么就只要沿着初始点的行横向搜索匹配就可以，或者在这