OpenCV光平面标定

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉库，它包含了许多用于图像处理和机器视觉的功能，包括相机标定。光平面标定，也称为摄像机内参估计，是计算摄像头内部参数的过程，如焦距、主点坐标、视场角等。这个步骤对于很多应用至关重要，例如三维重建、物体检测和跟踪。

在OpenCV中，标定通常通过一组预先准备好的棋盘格图像（ calibration pattern）来进行。用户需要拍摄这些棋盘格图片从不同位置和角度覆盖场景的不同区域。然后，OpenCV提供的`calibrateCamera()`函数会利用这些图片的信息来估计并返回相机的内参数矩阵（intrinsic matrix）以及相关的其他信息，如畸变系数。

标定过程涉及以下几个关键步骤：
1. 寻找特征：识别图像中的棋盘格角点。
2. 制作对应：将每个角点在不同视角下的坐标对匹配起来。
3. 标准化：消除图像的尺度、旋转和平移变化的影响。
4. 计算内参：基于匹配数据计算相机内参数。

如果你正在使用OpenCV，可以参考其官方文档和示例，如`cameracalibrator.py`文件，来进行光平面标定。