opencv相机标定棋盘格

OpenCV中的相机标定通常涉及使用棋盘格图案作为校准板，因为它们有固定的几何结构。当你在现实世界中设置一个标准的棋盘格（如常见的3x3或4x4方格），每个内部点的位置相对应于一个已知的像素坐标。这个过程被称为特征检测。

以下是相机标定的主要步骤：

1. **捕获图像**：通过摄像头拍摄包含棋盘格的场景，确保棋盘格在图片中清晰可见且占据了足够的空间。

2. **特征检测**：使用OpenCV库中的`findChessboardCorners`函数，它会寻找图像中的角点，这些角点代表棋盘格的交叉点。

3. **绘制边界框**：如果找到了足够数量的角点，就确认了棋盘格的存在，并将其边框标注出来。

4. **内参估计**：对找到的角点进行进一步处理，计算相机的内参矩阵（包括焦距、光心位置等），这些信息表示相机成像的几何特性。

5. **外参估计**：如果有多个视图，可以利用特征匹配技术（比如SIFT、SURF或ORB等）来估计相机之间的相对旋转和平移，即外参。

6. **保存校准结果**：将内参和外参存储下来，供后续处理（如立体视觉、目标跟踪等）使用。