用matlab写一个代码实现以下功能：我用双目相机在水下拍摄了一组光源照片，现在需要输入这些照片，输出光源到双目相机的距离

这是一个比较复杂的问题，需要一些图像处理和计算机视觉的知识。以下是一个大致的流程和代码示例，供参考：

1. 加载双目相机拍摄的光源照片，并进行预处理。这里假设照片已经被校准和校正过，可以直接读取和处理。

left_image = imread('left_image.jpg');
right_image = imread('right_image.jpg');

% 对图像进行预处理，例如去噪、增强、裁剪等
...

2. 提取每个光源的位置和亮度信息。这里可以使用一些图像处理和计算机视觉的算法，例如阈值分割、边缘检测、形态学运算等，来找到光源的位置和形状，并计算其亮度。

% 提取左侧图像中的光源信息
left_blobs = extract_blobs(left_image);
left_blobs_pos = extract_blobs_position(left_blobs);
left_blobs_brightness = extract_blobs_brightness(left_blobs);

% 提取右侧图像中的光源信息
right_blobs = extract_blobs(right_image);
right_blobs_pos = extract_blobs_position(right_blobs);
right_blobs_brightness = extract_blobs_brightness(right_blobs);

3. 对于每个光源，计算其在左右图像中的位置，并根据双目视差计算其距离。这里需要使用一些双目视觉的算法，例如视差计算、三角测量等。

% 对于每个光源，计算其在左右图像中的位置
for i = 1:length(left_blobs_pos)
    left_blob = left_blobs_pos(i,:);
    [~,idx] = min(sum((right_blobs_pos - left_blob).^2, 2));
    right_blob = right_blobs_pos(idx,:);
    
    % 计算视差
    disparity = abs(left_blob(1) - right_blob(1));
    
    % 计算距离
    distance = baseline * focal_length / disparity;
    
    % 把距离存储下来
    distances(i) = distance;
end

4. 最后输出光源到双目相机的距离。这里可以输出每个光源的距离，或者对距离进行一些统计和分析。

% 输出光源到双目相机的距离
disp(distances);
fprintf('平均距离：%f\n', mean(distances));
fprintf('最小距离：%f\n', min(distances));
fprintf('最大距离：%f\n', max(distances));

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和处理步骤，也需要针对具体数据进行调整和优化。另外，还需要根据实际情况选择合适的相机参数和标定方法，以及进行误差分析和后处理等。