参考论文：Plane-based calibration of a projector-camera system. GabrielFalcao, Natalia Hurtos, Joan Massich. VIBOT Master 2008.
简介：在3D计算机视觉中，系统标定的准确性和精度是关键问题。摄像机标定经过多年研究已经有成熟的方法，Bouguet’s Calibration Toolbox让我们更方便地使用平面棋盘格进行标定。而投影仪的标定比摄像机更复杂：第一投影仪不能对它投影到的平面成像，只能利用摄像机获得2D点和3D被照明点的对应关系；第二恢复3D点的坐标很难，因为棋盘格是投影出来的，不是固定在世界坐标系下的。本文的方法是将投影仪看成反向的摄像机，把2D点映射到空间中3D点，然后按照摄像机标定的方法标定投影仪。
第一部分：主要步骤
1、用张正友标定法标定摄像机（即Bouguet的标定包），得到摄像机内参；2、根据标定得到的外参，获得在摄像机坐标系下的标定平面；3、投影棋盘格到标定板上，检测角点，获得摄像机坐标系下的光线；4、通过求线面交点恢复投影棋盘格的空间3D坐标（摄像机坐标系下）；5、用棋盘格的2D点和以上3D点之间的对应性标定投影仪（与标定摄像机相同）。
2,3,4 解决投影棋盘格的3D坐标
第二部分：用Matlab标定包标定摄像机-投影仪系统
0 准备标定用的图片。准备输入投影仪的棋盘格；准备一个较大的平板，上面要有打印的棋盘格，还要足够投影一个棋盘格到上面。将摄像机和投影仪固定好位置后，改变平板的方向，拍摄多个方向（10-20左右）的图片。
可以分别拍两组图片：没有投影棋盘格的和有投影棋盘格的，前者用于摄像机标定，结果会更准确。
2.1 运行cam_proj_gui程序，得到用户界面。
2.2 第一步（红色）是标定摄像机，进入CameraCalibration GUI或者直接载入摄像机标定结果。此时载入了摄像机内参和各个平面的外参。
2.3 第二步（黄色）是生成标定用的数据，这个数据包含线面的交点。
前一个按钮可以选择标定用的图片，图片既包含打印的棋盘格，又包含投影的棋盘格。如果选择了与摄像机标定不同的图片，则需要提取打印棋盘格的角点（为了确定平面）。
第二个按钮则是计算线面交点。这时需要提取投影棋盘格的角点（为了确定光线）。
之后要提供输入投影仪中的图片，并且提取角点（为了提供对应的2D点）。
2.4 蓝色按钮完成标定，得到投影仪内参。（结果并不理想，需要进一步优化）
2.5 绿色按钮分析标定结果，类似摄像机标定，再进一步优化。
2.6 “Add/Suppressimages” 按钮可以增加或减少标定用的图片。
2.7 白色框中的按钮可以保存、载入系统标定结果以及推出GUI。
