如何在Matlab中使用内置工具箱进行单目相机的立体标定？请详细说明标定步骤及其数学原理。

在进行立体视觉系统设置时，相机标定是确保精确测量的重要步骤。对于Matlab环境下的单目相机立体标定，可以利用Matlab自带的工具箱进行。首先，需要准备一系列已知尺寸的标定板图像，常用的是棋盘格，因为其角点易于检测。

参考资源链接：[Matlab+OpenCV相机标定详细步骤](https://wenku.csdn.net/doc/6412b482be7fbd1778d3fd42?spm=1055.2569.3001.10343)

使用Matlab时，可以调用`cameraCalibrator`函数来开始标定过程。这个工具会引导用户加载标定图像，检测标定板上的角点，然后计算出相机的内参和外参，包括焦距、主点、畸变系数以及两个相机之间的相对位置和姿态。标定的结果是得到了立体相机系统的参数，这些参数是后续三维重建和空间点定位的基础。

具体步骤如下：
1. 准备标定板图像，确保图像清晰，每个图像中都能检测到足够数量的角点。
2. 使用`cameraCalibrator`函数打开Matlab标定工具箱。
3. 加载图像，并检测标定板上的角点。
4. 使用检测到的角点数据计算相机内参和畸变系数。
5. 对一对相机进行立体标定，求解两个相机之间的相对位置和姿态关系。
6. 评估标定结果的准确性，并进行必要的优化。

在数学原理上，标定过程涉及到线性代数和几何学的知识，例如使用张量求解技术来估计相机的内参矩阵。此外，还需要应用三维几何的知识来解决立体标定中的旋转和平移问题。

立体标定完成后，你应该获得一个准确的摄像机模型，包括内参矩阵、畸变参数以及两个摄像机间的相对位置和方向，这对于准确地计算场景中物体的三维位置至关重要。

对于使用OpenCV进行相机标定和立体标定的过程，《Matlab+OpenCV相机标定详细步骤》中也有详细的介绍，你可以参考该资料对比不同方法的优缺点，以及在标定过程中需要注意的事项。

参考资源链接：[Matlab+OpenCV相机标定详细步骤](https://wenku.csdn.net/doc/6412b482be7fbd1778d3fd42?spm=1055.2569.3001.10343)