% Intrinsic and Extrinsic Camera Parameters
%
% This script file can be directly excecuted under Matlab to recover the camera intrinsic and extrinsic parameters.
% IMPORTANT: This file contains neither the structure of the calibration objects nor the image coordinates of the calibration points.
%            All those complementary variables are saved in the complete matlab data file Calib_Results.mat.
% For more information regarding the calibration model visit http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/


%-- Focal length:
fc = [ 191.141429137576810 ; 193.072592798153520 ];

%-- Principal point:
cc = [ 149.881580386200510 ; 137.248175145437530 ];

%-- Skew coefficient:
alpha_c = 0.000000000000000;

%-- Distortion coefficients:
kc = [ -0.180581513060589 ; 0.085403256115806 ; -0.023631784661425 ; -0.017422173794580 ; 0.000000000000000 ];

%-- Focal length uncertainty:
fc_error = [ 2.904764673138717 ; 2.897368395225626 ];

%-- Principal point uncertainty:
cc_error = [ 1.764691735314498 ; 1.406795532360070 ];

%-- Skew coefficient uncertainty:
alpha_c_error = 0.000000000000000;

%-- Distortion coefficients uncertainty:
kc_error = [ 0.015914205228959 ; 0.029658337844557 ; 0.001473359939991 ; 0.001724514728191 ; 0.000000000000000 ];

%-- Image size:
nx = 320;
ny = 240;


%-- Various other variables (may be ignored if you do not use the Matlab Calibration Toolbox):
%-- Those variables are used to control which intrinsic parameters should be optimized

n_ima = 31;						% Number of calibration images
est_fc = [ 1 ; 1 ];					% Estimation indicator of the two focal variables
est_aspect_ratio = 1;				% Estimation indicator of the aspect ratio fc(2)/fc(1)
center_optim = 1;					% Estimation indicator of the principal point
est_alpha = 0;						% Estimation indicator of the skew coefficient
est_dist = [ 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 0 ];	% Estimation indicator of the distortion coefficients


%-- Extrinsic parameters:
%-- The rotation (omc_kk) and the translation (Tc_kk) vectors for every calibration image and their uncertainties

%-- Image #1:
omc_1 = [ -2.148212e+000 ; -1.754725e+000 ; -1.218094e-001 ];
Tc_1  = [ -1.025765e+002 ; -3.429314e+001 ; 2.049040e+002 ];
omc_error_1 = [ 7.392038e-003 ; 8.006963e-003 ; 1.160330e-002 ];
Tc_error_1  = [ 1.881226e+000 ; 1.523297e+000 ; 3.330791e+000 ];

%-- Image #2:
omc_2 = [ -2.189214e+000 ; -2.195261e+000 ; 3.753566e-001 ];
Tc_2  = [ -7.279513e+001 ; -1.076265e+002 ; 2.353648e+002 ];
omc_error_2 = [ 7.643754e-003 ; 5.337487e-003 ; 1.277134e-002 ];
Tc_error_2  = [ 2.184264e+000 ; 1.689896e+000 ; 3.475630e+000 ];

%-- Image #3:
omc_3 = [ -1.847791e+000 ; -1.738446e+000 ; 3.355699e-001 ];
Tc_3  = [ -1.117361e+002 ; -7.640232e+001 ; 2.430657e+002 ];
omc_error_3 = [ 8.380052e-003 ; 7.839877e-003 ; 9.730930e-003 ];
Tc_error_3  = [ 2.298136e+000 ; 1.800424e+000 ; 3.372812e+000 ];

%-- Image #4:
omc_4 = [ -1.798140e+000 ; -1.947595e+000 ; -2.500291e-002 ];
Tc_4  = [ -9.850561e+001 ; -7.077776e+001 ; 1.888081e+002 ];
omc_error_4 = [ 6.910384e-003 ; 8.875055e-003 ; 9.545087e-003 ];
Tc_error_4  = [ 1.727635e+000 ; 1.425041e+000 ; 2.913661e+000 ];

%-- Image #5:
omc_5 = [ 1.948440e+000 ; 2.356001e+000 ; -4.078545e-001 ];
Tc_5  = [ -8.447353e+001 ; -8.916320e+001 ; 2.306329e+002 ];
omc_error_5 = [ 4.985955e-003 ; 7.187358e-003 ; 1.209326e-002 ];
Tc_error_5  = [ 2.114369e+000 ; 1.648657e+000 ; 3.367566e+000 ];

%-- Image #6:
omc_6 = [ -2.030192e+000 ; -1.943945e+000 ; 3.747295e-001 ];
Tc_6  = [ -1.204351e+002 ; -7.891062e+001 ; 2.260278e+002 ];
omc_error_6 = [ 8.139987e-003 ; 6.211139e-003 ; 1.025251e-002 ];
Tc_error_6  = [ 2.083409e+000 ; 1.677220e+000 ; 3.316162e+000 ];

%-- Image #7:
omc_7 = [ -2.058336e+000 ; -1.831429e+000 ; 4.178280e-001 ];
Tc_7  = [ -1.277600e+002 ; -7.146286e+001 ; 2.385796e+002 ];
omc_error_7 = [ 8.631166e-003 ; 6.268302e-003 ; 1.043629e-002 ];
Tc_error_7  = [ 2.215734e+000 ; 1.773481e+000 ; 3.456956e+000 ];

%-- Image #8:
omc_8 = [ 2.232762e+000 ; 2.140626e+000 ; 1.023104e-001 ];
Tc_8  = [ -9.446399e+001 ; -7.956673e+001 ; 1.971251e+002 ];
omc_error_8 = [ 6.256807e-003 ; 6.618930e-003 ; 1.300573e-002 ];
Tc_error_8  = [ 1.919518e+000 ; 1.496972e+000 ; 3.010579e+000 ];

%-- Image #9:
omc_9 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_9  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_9 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_9  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #10:
omc_10 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_10  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_10 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_10  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #11:
omc_11 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_11  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_11 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_11  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #12:
omc_12 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_12  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_12 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_12  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #13:
omc_13 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_13  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_13 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_13  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #14:
omc_14 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_14  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_14 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_14  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #15:
omc_15 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_15  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_15 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_15  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #16:
omc_16 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_16  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_16 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_16  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #17:
omc_17 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_17  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_17 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_17  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #18:
omc_18 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_18  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_18 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_18  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #19:
omc_19 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_19  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_19 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_19  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #20:
omc_20 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_20  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_20 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_20  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #21:
omc_21 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_21  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_21 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_21  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #22:
omc_22 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_22  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_22 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_22  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #23:
omc_23 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_23  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_23 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_23  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #24:
omc_24 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_24  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_24 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_24  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #25:
omc_25 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_25  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_25 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_25  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #26:
omc_26 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_26  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_26 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_26  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #27:
omc_27 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_27  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_27 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_27  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #28:
omc_28 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_28  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_28 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_28  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #29:
omc_29 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_29  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_29 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_29  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #30:
omc_30 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_30  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_30 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_30  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

%-- Image #31:
omc_31 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_31  = [ NaN ; NaN ; NaN ];
omc_error_31 = [ NaN ; NaN ; NaN ];
Tc_error_31  = [ NaN ; NaN ; NaN ];

