代码收藏家 Python中cv2.calibrateCamera的输入和输出参数详解
在 Python 中，cv2.calibrateCamera 函数是用于相机标定的函数。以下是该函数的主要参数和返回值：
retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs, flags, criteria)
输入参数:
objectPoints: 一个包含每个棋盘格图像的物理角点坐标的列表，通常是由棋盘格的尺寸和方块的实际尺寸计算得到的三维坐标。类型是 List[np.ndarray]。
imagePoints: 包含每个棋盘格图像上检测到的对应角点的图像坐标的列表。类型是 List[np.ndarray]。
imageSize: 图像的尺寸，通常是一个 (width, height) 的元组。
在 cv2.calibrateCamera 函数中，cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, 和 tvecs 这些参数既是输入参数，也是输出参数。让我们详细解释一下它们的作用：
综合起来，这些参数的作用是在标定过程中提供初始估计，如果你有相关的先验知识，可以通过这些参数进行输入。然而，如果你不提供这些参数，函数会尝试自动进行标定和优化，得到更准确的相机内部参数、畸变系数以及相机位姿。因此，这些参数在 cv2.calibrateCamera 函数中具有双重角色。
cameraMatrix:
外部传入： 你可以提供一个初始的相机内部参数矩阵 (cameraMatrix) 作为输入，如果你对相机内部参数有先验知识，或者你在之前的标定中已经得到了一个好的估计。
内部生成： 如果不提供外部输入，该参数将在函数执行过程中被生成和优化，以获得更准确的相机内部参数。
distCoeffs:
外部传入： 类似于 cameraMatrix，你可以提供一个初始的畸变系数 (distCoeffs)，如果你对相机的畸变有先验知识或者已经有一个好的估计。
内部生成： 如果不提供外部输入，该参数将在函数执行过程中被生成和优化，以获得更准确的畸变系数。
rvecs 和 tvecs:
外部传入： 可以提供用于初始化的旋转向量 (rvecs) 和平移向量 (tvecs)。这对应于对相机位姿的初始估计。
内部生成： 如果不提供外部输入，这两个参数将在函数执行过程中被生成和优化，以获得更准确的相机位姿。
可选参数:
flags: 标志参数，用于指定一些标志。例如，可以设置为 cv2.CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS 表示使用输入的 cameraMatrix 作为初始猜测值。
criteria: 停止迭代的条件，通常使用 cv2.TermCriteria 类型，表示迭代停止的条件，可以包含最大迭代次数、精度等。
返回值:
retval: 标定的重投影误差。越小表示标定效果越好。
cameraMatrix: 相机内部参数矩阵。
distCoeffs: 相机的畸变系数。
rvecs: 旋转向量的列表。
tvecs: 平移向量的列表。
作者：用编程减轻生活压力
