OpenCV算法圆点标定，标定板规模支持几成几的啊

OpenCV中的圆点标定算法（Circles pattern calibration）支持不同尺寸的标定板规模，具体支持的比例取决于您使用的OpenCV版本和算法实现。

在OpenCV 4.x版本中，圆点标定算法支持的标定板规模可以是任意大小的，不限于特定比例。您可以根据您的需求创建任何尺寸和数量的圆点来进行标定。

在OpenCV中，您可以使用`findCirclesGrid()`函数来检测圆点标定板上的圆点。该函数会自动检测标定板上的圆点，并返回检测到的圆点坐标。然后，您可以使用这些坐标来进行相机标定。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用圆点标定算法进行相机标定：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("calibration_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    cv::Size boardSize(4, 11);  // 标定板上的圆点数量
    std::vector<cv::Point2f> corners;

    bool found = cv::findCirclesGrid(image, boardSize, corners);

    if (found) {
        // 执行相机标定
        // ...
    } else {
        std::cout << "Failed to detect circles grid." << std::endl;
    }

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用了一个4x11的标定板，函数`findCirclesGrid()`会尝试在输入图像中检测这些圆点。如果检测成功，您可以继续执行相机标定的步骤。

请注意，具体的标定板规模和圆点数量应该根据您的实际应用需求进行选择，并且标定板应该具有足够的特征以便于检测和标定。