採用同一組照片分別使用OPENCV和MATLAB進行相機標定
OPENCV相機標定下載鏈接：
MATlAB相機標定步驟：APP->camera calibration->導入圖片，設置棋盤格的尺寸，在圖片導入完成後，點擊計算，計算結束後可以看到標定板上的XYZ座標系和相機的XYZ座標系
僅以我選的標定板爲例，內角點爲10*7
1、OPENCV裏，標定板的座標系，Z軸垂直表面朝外，Y軸沿長邊，X軸沿短邊
MATLAB裏，標定板的座標系，Z軸垂直表面朝內，Y軸沿短邊，X軸沿長邊
2、在OPENCV和MATLAB裏相機的座標系是一致的，Z軸是鏡頭方向朝前，X軸爲水平向右，Y軸爲豎直向下
3、MATLAB和OPENCV的標定結果中，位移向量translation vector 基本相等，但是由於標定板的座標系選擇不同，導致旋轉向量rotation vector 不同。
4、旋轉向量（alfa,beta,y）分別表示將參考座標系即相機座標系(XC,YC,ZC)先繞XC軸旋轉alfa度（順逆時針方向有待確定），再繞YC軸旋轉beta度，最後繞ZC軸旋轉y度，可以得到標定板的座標系（XB,YB,ZB）。根據測試OPENCV和MATLAB計算出的旋轉向量與在特殊角度下推導的旋轉向量不一致，比如我推導的（實際測試時確實如此）旋轉向量是（0，-pi/4,-pi/2）,而OPENCV和MATLAB的計算結果是（0.6139，-0.6147，-1.4819），這令我疑惑，但若OPENCV和MATLAB的計算結果是（0，pi/2,0）此類的值時將與推導結果一致。
我們知道通過XYZ旋轉向量求解Rxyz旋轉矩陣的公式是，可參考機器人學導論第二章
將OPENCV和MATLAB的旋轉向量代入此公式，所得結果與OPENCV和MATLAB計算的旋轉矩陣不符，而將自己推導的旋轉向量代入此公式，所得結果與OPENCV和MATLAB計算的旋轉矩陣一致。所以雖然OPENCV和MATLAB計算的旋轉向量暫不清楚，但是它們計算的旋轉矩陣是正確的，我們可以放心使用它們所計算的旋轉矩陣與位移向量