通过三维相机标定，可以将图像坐标系中的点映射到物理世界中的真实坐标系中，从而获得准确的三维信息。 Python代码

下面是使用OpenCV库进行三维相机标定的Python代码：

import numpy as np
import cv2

# 棋盘格尺寸
CHESSBOARD_SIZE = (9, 6)

# 相机内参矩阵
K = np.array([[1000.0, 0.0, 320.0],
              [0.0, 1000.0, 240.0],
              [0.0, 0.0, 1.0]])

# 读取棋盘格图片
img = cv2.imread('chessboard.png')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHESSBOARD_SIZE, None)

# 标定相机
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None)

# 计算投影误差
mean_error = 0
for i in range(len(objpoints)):
    imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist)
    error = cv2.norm(imgpoints[i], imgpoints2, cv2.NORM_L2) / len(imgpoints2)
    mean_error += error
print("total error: ", mean_error / len(objpoints))

# 显示标定结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`CHESSBOARD_SIZE`是棋盘格的大小，`K`是相机的内参矩阵，`img`是要进行标定的图片，`gray`是转换为灰度图的图片，`ret`、`corners`、`mtx`、`dist`、`rvecs`和`tvecs`分别是棋盘格检测返回值、棋盘格角点坐标、相机内参矩阵、畸变系数、旋转向量和平移向量。`objp`是棋盘格上角点的三维坐标，`objpoints`和`imgpoints`分别是所有棋盘格角点的三维坐标和二维像素坐标。最后，计算投影误差并显示标定结果。