模式识别中，C均值算法结合Matlab代码与立体相机距离测量技术（基于OpenCV实现）。

简介：
模式识别的均值算法在MATLAB中的实现需求是，通过双目摄像头获取物体的三维坐标，其核心在于利用双目视觉来提取深度信息。对于初学者而言，首先需要进行相机标定。问题一：使用MATLAB进行标定还是OpenCV进行标定？答案一：我个人尝试过这两种方法。总的来说，影响标定结果质量的主要因素是图像质量；在图像质量良好的情况下，这两种方法的表现几乎一致。问题二：是同时对两个相机进行标定，还是分别进行标定？答案二：无论是MATLAB还是OpenCV都提供了单目标定和双目标定两种模式（MATLAB版本2014及以上）。题主所采用的方案是使用OpenCV分别标定相机，而MATLAB则联合标定。OpenCV分开标定的主要原因在于，利用OpenCV的`cv2.stereoCalibrate()`函数计算出的两相机间的RT矩阵存在显著偏差，因此选择分开标定相机。而MATLAB计算得到的标定结果则相当准确，示意图与实际相机摆放位置基本一致。为了完成该任务，使用了MATLAB进行相机标定。采集了左右两张照片共19张（每张照片各15张），其中MATLAB识别出有效16张图像，并手动剔除一张MeanError较大的图像。记录下内参参数以及两相机的RT矩阵信息。最终的MATLAB标定结果如下所示：设置棋盘格单位长度为25mm。从结果可以看出，标定的相机及棋盘的摆放位置与实际摆放情况高度吻合。