给定一十四张标定板图像，请你使用python编程，利用张正友标定法求出相机内参数矩阵和畸变系数。最后请你给出完整的实现代码

好的，我会根据您的要求来回答问题，以下是使用张正友标定法求出相机内参数矩阵和畸变系数的Python实现代码：

import numpy as np
import cv2

# 定义标定板的行和列数量
board_size = (9, 6)

# 定义标定板标定点的三维坐标
objp = np.zeros((board_size[0] * board_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 用于存储标定板图像中的角点位置
objpoints = []
imgpoints = []

# 加载标定板图像
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')

for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 查找标定板角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)

    if ret:
        objpoints.append(objp)

        # 进行亚像素级别的角点精确化
        corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
        imgpoints.append(corners2)

        # 在标定板上绘制角点
        img = cv2.drawChessboardCorners(img, board_size, corners2, ret)

    # 显示标定板图像
    cv2.imshow('img', img)
    cv2.waitKey(500)

cv2.destroyAllWindows()

# 利用张正友标定法计算相机内参数矩阵和畸变系数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印相机内参数矩阵和畸变系数
print("相机内参数矩阵：")
print(mtx)
print("畸变系数：")
print(dist)

需要注意的是，在运行代码之前，需要先准备好标定板图像，并将其保存在“calibration_images”文件夹中。此外，还需要根据实际情况修改标定板的行列数、标定板角点的三维坐标和标定板图像文件夹的路径。