相机标定python代码，criteria是什么意思？

在相机标定的过程中，使用`cv2.cornerSubPix()`函数对内角点坐标进行优化时，需要传入一个`criteria`参数。此参数用于定义优化算法的终止条件，即优化过程的迭代次数或优化后的内角点坐标精度达到某个阈值时停止迭代。

在OpenCV中，通常将`criteria`定义为一个元组，包含以下三个元素：

1. `criteria_type`：优化算法的类型，可以是`cv2.TERM_CRITERIA_EPS`（表示迭代次数达到最大值）或`cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER`（表示优化后的坐标精度达到最小值）。

2. `max_iter`：最大迭代次数。当`criteria_type`为`cv2.TERM_CRITERIA_EPS`时，表示迭代次数达到`max_iter`时停止迭代。

3. `epsilon`：优化后的坐标精度阈值。当`criteria_type`为`cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER`时，表示优化后的坐标精度达到`epsilon`时停止迭代。

以下是一个示例：

criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)

在此示例中，`criteria`被定义为一个元组，包含`cv2.TERM_CRITERIA_EPS`和`cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER`，最大迭代次数为30，优化后的坐标精度阈值为0.001。使用`cv2.cornerSubPix()`函数对内角点坐标进行优化时，将`criteria`作为函数的第五个参数传入即可。