object_points, image_points = ... # 根据实际校准数据填充这些参数在哪里

`object_points` 和 `image_points` 是相机校准过程中常用的两个变量，它们分别代表了物体空间中的3D点和它们在图像平面上的对应2D像素点。在实际的代码中，你需要根据实际进行的相机标定过程来填充这两个变量：

- **object_points**：这通常是一个二维数组，每个元素表示一个3D世界坐标系中的特征点。这个数组应该是一维的，每一行包含一个3D点的(x, y, z)值。比如如果你在标定板上标记了一些固定的点，那么这个矩阵就会记录这些点在空间中的位置。

- **image_points**：这是另一个二维数组，它存储的是图像平面中对应的特征点的像素坐标。同样，每行代表一个点，列则对应于图像的x和y坐标。

在Python的OpenCV库中，这些参数通常是通过调用`findChessboardCorners()`函数来找到棋盘格中的特征点，并利用`calibrateCamera()`函数进行计算得到的。具体的填充方法会依赖于你如何捕捉到的特征点，以及它们在现实世界和图像中的对应关系。

举个例子，如果使用OpenCV的`aruco`模块来识别二维码或aruco标志，你可以先检测并标记这些标志，然后再根据它们在视频帧中的位置获取`image_points`。

import cv2

# 获取aruco标签中的3D点
aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_4X4_50)
board = cv2.aruco.CharucoBoard_create(dictionary=aruco_dict, boardSize=(7, 5), markerLength=0.04)

# 从图像中找到aruco标签
corners, ids, rejectedImgPoints = cv2.aruco.detectMarkers(image, aruco_dict)
if ids is not None:
    objpoints, imgpoints = board.chessboardCorners(ids, corners)

记住，`objpoints`和`imgpoints`的内容必须在标定之前就已经准备好了，并且是按照特定顺序排列的，以便后续的相机参数估计。