這裡主要記錄下mcptam的標定結果(執行該專案主要是希望能用它標定出相機的內外參檔案)
mcptam的安裝過程參考：
1. 重疊區域一定要有，甚至是越大越好；
2.盡可能在紋理比較豐富的場景中，更方便標定成功。
1. camera intrinsic calibration 部分
原始碼中的launc**件夾裡面有乙個camera_calibrator.launc**件，裡面只給出了camera_calibrator節點的使用方式，標定的話需要額外地新增uvc_node開啟ui介面進行影象的捕捉等，gettingstarted.pdf中有相關的節點使用，可以直接複製過來，如果執行的時候提醒launc**件某一行無效，全部刪除，新建乙個檔案，自己手動錄入一遍即可；
捕捉影象大概為11張左右，如果希望標定結果比較準確，盡量讓棋盤格能夠鋪滿一點，並且出現在影象的各個方位，而不僅僅是只有中間的影象；
標定結果：
image_width: 640
image_height: 480
camera_name: camera
camera_matrix:
rows: 3
cols: 3
data: [1.0005351573176, -0.00191943575754414, 321.517641212176, -0.0007109109945881, 1, 245.572365752173, 0, 0, 0]
distortion_model: taylor
distortion_coefficients:
rows: 1
cols: 4
data: [374.391967784045, -0.000234296822387193, 5.68557569053981e-07, -5.2792558246302e-10]
rectification_matrix:
rows: 3
cols: 3
data: [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]
projection_matrix:
rows: 3
cols: 4
data: [0, 0, 0, -0, 0, 0, 0, -0, 0, 0, 0, -0]
這裡a0 為 374.39， 其他依次類推；camera matrix引數依次為[1,0, cx,0,1,cy,0,0,0] 主要引數就是計算出的影象中心cx，cy；標定的結果會自動儲存在calibration檔案下的camera*.yaml檔案中，這裡的*表示的是在camera_name引數傳入的名字，這個名字也需要與多相機標定時的group檔案下group name傳入.yaml檔案中的相機的名字一致；
這裡標定的兩個相機分別叫做camera1, camera2；
4. camera extrinsic calibration
這部分在pdf中只給出了pose calibrator node的使用情況，沒有給出具體的節點使用，這裡如果標定兩個相機的相對位姿，也是需要呼叫兩次uvc node，將兩個相機分布在不同的namespace下，然後進行呼叫，具體的launc**件如下：
執行lanc**件後會開啟兩個uvc 視窗，顯示兩個攝像頭的捕捉影象，這裡的處理狀態主要分為四種：
checkerboard_init checkerboard_first_stage checkerboard_second_stage checkerboard_running, 四種狀態在執行的時候通過視窗的外邊框顯示出來：
1. 最開始為深藍色，表示初始狀態，按下空格鍵表示開始捕捉keyframe，camera1進入second stage，外邊框為淺藍色，緩慢移動標定板，給足夠的時間建立camera1的地圖，這個過程第一次一般要花費幾分鐘，一定要耐心等待；
2. camera1的地圖構建完成之後外邊框會變成綠色，同時自動開始標定camera2， camera2的外邊框變成藍色；
3. 按下空格鍵開始標定camera2，這個過程一般很快，兩個相機外邊框都變成綠色後，可以在此移動標定板，移動的時候盡量保證角點都被檢測到，移動的範圍稍微大一點，過程緩慢一點，兩個相機的共同點越多，後期優化的mean square下降的越快；
pose calibrator的結果如下所示：
camera1
1 0 0 -0
0 1 0 -0
0 0 1 -0
camera2
0.99806 -0.0592349 0.0191656 -0.0544484
0.0597737 0.997794 -0.0288826 -0.00878772
-0.0174124 0.0299722 0.999399 1.44874e-05
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