cv2.stereocalibrate参数

cv2.stereocalibrate() 是用于校准双目摄像头的函数，它的参数如下：

retval, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, R, T, E, F = cv2.stereocalibrate(
    objectPoints, 
    imagePoints1, 
    imagePoints2, 
    cameraMatrix1, 
    distCoeffs1, 
    cameraMatrix2, 
    distCoeffs2, 
    imageSize, 
    criteria, 
    flags
)

- `objectPoints`：世界坐标系下的三维点集，它是一个长度为 `N` 的列表，每个元素是一个大小为 `(M, 3)` 的数组，其中 `M` 是每个视图中对应的二维点数。这个参数的类型是 `list`。
- `imagePoints1`：左摄像机下的二维点集，它是一个长度为 `N` 的列表，每个元素是一个大小为 `(M, 2)` 的数组，其中 `M` 是每个视图中对应的二维点数。这个参数的类型是 `list`。
- `imagePoints2`：右摄像机下的二维点集，它的结构与 `imagePoints1` 相同。这个参数的类型是 `list`。
- `cameraMatrix1`：左摄像机的内参矩阵，它是一个大小为 `(3, 3)` 的数组。这个参数的类型是 `numpy.ndarray`。
- `distCoeffs1`：左摄像机的畸变系数，它是一个长度为 5 的一维数组。这个参数的类型是 `numpy.ndarray`。
- `cameraMatrix2`：右摄像机的内参矩阵，它的结构与 `cameraMatrix1` 相同。这个参数的类型是 `numpy.ndarray`。
- `distCoeffs2`：右摄像机的畸变系数，它的结构与 `distCoeffs1` 相同。这个参数的类型是 `numpy.ndarray`。
- `imageSize`：输入图像的尺寸，它是一个包含 `(宽度, 高度)` 的元组。这个参数的类型是 `tuple`。
- `criteria`：迭代优化算法的停止准则，它是一个 `cv2.TermCriteria` 对象。这个参数的类型是 `cv2.TermCriteria`。
- `flags`：校准算法的标志位，它是一个整数。这个参数的类型是 `int`。

这个函数的返回值包括：

- `retval`：校准结果的平均误差，它是一个标量。
- `cameraMatrix1`：左摄像机的校准矩阵，它的结构与输入参数 `cameraMatrix1` 相同。
- `distCoeffs1`：左摄像机的校准畸变系数，它的结构与输入参数 `distCoeffs1` 相同。
- `cameraMatrix2`：右摄像机的校准矩阵，它的结构与输入参数 `cameraMatrix2` 相同。
- `distCoeffs2`：右摄像机的校准畸变系数，它的结构与输入参数 `distCoeffs2` 相同。
- `R`：左右摄像机之间的旋转矩阵，它是一个大小为 `(3, 3)` 的数组。
- `T`：左右摄像机之间的平移向量，它是一个大小为 `(3, 1)` 的数组。
- `E`：本质矩阵，它是一个大小为 `(3, 3)` 的数组。
- `F`：基础矩阵，它是一个大小为 `(3, 3)` 的数组。