Python OpenCV 相机标定原理及步骤的详细说明。

简介：
相机标定的核心目标是获得摄像机的内参和外参矩阵，在此过程中，还会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵。这些内参和外参系数对于后续相机拍摄的图像至关重要，能够有效地进行校正，从而显著减少图像畸变。相机标定的输入数据包括标定图像中所有内角点的二维图像坐标，以及标定板图像中所有内角点的三维空间坐标（通常假设图像位于Z=0平面上）。而相机标定的输出结果则为摄像机的内参和外参系数。值得注意的是，被拍摄的物体通常位于三维世界坐标系中，而相机在拍摄时所看到的则是三维相机坐标系；成像过程则需要将这个三维相机坐标系转换成二维图像坐标系。由于不同镜头在成像时采用的转换矩阵各不相同，并且可能存在引入失真的情况，因此标定的主要作用在于对这些转换矩阵和失真系数进行近似估算。为了实现这一估算，需要事先掌握若干点的三维世界坐标系中的精确坐标信息。