cv2（8）：相机标定

前言

本文并非以相机标定的数学原理为基础展开讲述；而是提供了一些浅显易懂的口语化描述方式。如果您对相机标定的基础知识缺乏了解，则建议先补充相关知识储备；如果您希望深入研究OpenCV技术，则可以选择购买《学习opencv3（中文版）》这本书进行阅读（注：书中代码采用C++语言编写），不过由于您使用的是Python语言实现，则无需担心代码语言差异的问题；需要注意的是，在理解数学原理的同时也需要掌握相应的函数调用规则；如果您没有一定的代码开发经验，则可能在实际操作中会遇到一些困难（注：初次接触可能会感到迷茫困惑）。完全从零开始可能会感到棘手；但如果打算从头开始学习，则可以通过搜索相关视频教程来快速 grasp 核心概念或直接在网上搜索"相机标定"等相关技术文章（注：这类文章通常会由经验丰富的开发者分享详细操作流程）。

相机标定的必要性体现在哪里？
即使是最高品质的相机，在制造过程中也会不可避免地存在误差。因此，不同类型的摄像头通常都需要经过标定过程以确保校正效果的一致性。
在获取一张包含棋盘格图像的照片后，在计算机视觉中我们通常会将棋盘格设定在一个标准的位置和方向上。为了便于后续计算和建模工作，棋盘格通常以左上角或右上角等特定角落作为坐标原点，并将该平面视为XY平面而垂直方向则为Z轴方向。这构成了我们所谓的世界坐标系统。
通过校正相机内参数来消除几何畸变影响；在这