1. python opencv相機標定格子邊長的參數怎麼寫入cv2.findchessboardcorners
OpenCV使用棋盤格板進行標定，如下圖所示。為了標定相機，我們需要輸入一系列三維點和它們對應的二維圖像點。
在黑白相間的棋盤格上，二維圖像點很容易通過角點檢測找到。
由於我們採集中，是將相機放在一個地方，而將棋盤格定標板進行移動變換不同的位置，然後對其進行拍攝。
2. 為什麼要進行N點標定
因為更准確，更快速。
N點標定是一個廣泛的概念，其核心的技術原理就是通過N點像素坐標和物理坐標，實現相機坐標系和執行機構物理坐標系之間的轉換，以此衍生出一系列的應用場景和操作方法。這種方式更快速更簡潔。
N點標定又稱為9點標定，其實用4個點就能定平面，用9個點的話精度會更高。這里的點實際指的是圓心，一般N點標定會比棋盤格標定精度更高，這種標定方法常用於機械手的標定，標定的時候讓機械手依次走位走位就可以了。
3. 工業機器視覺 怎麼對鏡頭畸變進行校正
使用軟體進行坐標標定進行校正。
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4. 如何標定imu和相機之間的平移
標定通過相機的標定得到相機內參和外參和畸變系數。內參矩陣一般用A或者M1表示。內參矩陣含有相機的固有參數（fx，fy，Cx，Cy），fx，fy（單位：像素）與dx，dy（x,y方向一個像素的物理尺寸，單位：毫米/像素）和焦距f（單位：毫米）有關。Cx，Cy為圖像原點相對於光心成像點的縱橫偏移量（單位：像素）。相機坐標系轉圖像坐標系3D恢復外參矩陣一般用[R|T]表示，R表示旋轉矩陣，T為平移矩陣。不同的棋盤圖對應不同的旋轉矩陣和平移矩陣。因為每一副圖像對應的世界坐標系相對應與相機坐標系是不一樣的。世界坐標系轉相機坐標系圖像校正（傾斜，平移）畸變系數一般用[p1,p2,p3,k1,k2]表示，p1,p2,p3是相機的徑向畸變系數，k1,k2是相機的切向畸變系數。圖像矯正（T型畸變，魚眼圖像等）標定步驟拍攝棋盤圖，越多越好，一般10張就可以，10張必須符合所有角點都能檢測到才算合格棋盤圖。標定程序計算並保存相機內參和外參和畸變系數矩陣，運用三個矩陣解決實際問題。只要相機的角度和焦距固定，位置可以移動，那麼內參矩陣和畸變系數是不會改變的。注意：單目標定的外參矩陣，運用只能對應相應的棋盤的世界坐標系。雙目標定可以確定唯一的外參矩陣。坐標系相機坐標系以光心為相機坐標系的原點，以平行於圖像的x和y方向為Xc軸和Yc軸，Zc軸和光軸平行，Xc，Yc，Zc互相垂直，單位是長度單位.圖像物理坐標系可以認為是相機坐標系z軸方向的投影圖。以主光軸和圖像平面交點為坐標原點，注意：不一定是圖像的中心點，根據Cx和Cy知道偏移了多少像素。圖像物理坐標系x和y方向單位是長度單位。圖像坐標系以主光軸和圖像平面交點為坐標原點，x和y方向單位是像素單位。世界坐標系物體在真實世界中的坐標，比如黑白棋盤格的世界坐標系原點定在第一個棋盤格的頂點，Xw，Yw，Zw互相垂直，Zw方向就是垂直於棋盤格面板的方向。可見世界坐標系是隨著物體的大小和位置變化的，單位是長度單位。只要棋盤格的大小決定了，無論板子怎麼動，棋盤格角點坐標一般就不再變動(因為是相對於世界坐標系原點的位置不變)，且認為是Zw=0。
5. 我的標定板是圓點陣列的 opencv裡面的標定函數識別棋盤格可以 但是點陣好像不行 怎麼解決呢
你應該是按照找角點的方法去標定吧。opencv按照張正友的方法來標定比較方便，求相機的內外參數上有捷徑。
6. opencv2做相機標定的棋盤序列在哪裡所謂的data/chess這兩個文件夾都沒有
opencv\samples\cpp
裡面有left01~left14.jpg和right01~right14.jpg
棋盤格標定板的兩個圖像序列。
7. opencv 單目攝像頭標定，設置的棋盤格邊長與得出的內外參數是什麼關系
OpenCV中用到的方法可以參考張正友在1998年發表的那篇論文。
fx為x方向的焦距，單位是像素。
fy為y方向的焦距，單位也是像素。
具體細節，需要看1987年Tsai的論文和1998年Zhang的論文。
這兩篇論文足夠你對用標定板進行標定有詳細的了解了。
8. python怎樣調用opencv對單目相機進行標定
檢測在一幅圖像中的棋盤格，並獲取它到攝像機的距離. 你可以使用同樣的方法來針對任何已知三維幾何結構的物體，這個物體可以在一幅圖像中被檢測到.。
9. python opencv 外參標定怎麼用
相機標定相機標定的目的
獲取攝像機的內參和外參矩陣（同時也會得到每一幅標定圖像的選擇和平移矩陣），內參和外參系數可以對之後相機拍攝的圖像就進行矯正，得到畸變相對很小的圖像。
相機標定的輸入
標定圖像上所有內角點的圖像坐標，標定板圖像上所有內角點的空間三維坐標（一般情況下假定圖像位於Z=0平面上）。
相機標定的輸出
攝像機的內參、外參系數。
拍攝的物體都處於三維世界坐標系中，而相機拍攝時鏡頭看到的是三維相機坐標系，成像時三維相機坐標系向二維圖像坐標系轉換。不同的鏡頭成像時的轉換矩陣不同，同時可能引入失真，標定的作用是近似地估算出轉換矩陣和失真系數。為了估算，需要知道若干點的三維世界坐標系中的坐標和二維圖像坐標系中的坐標，也就是拍攝棋盤的意義。
相機成像
相機的成像原理:小孔成像
相機的內參相機的外參
在實際由於設計工藝問題、相機安裝環境或物體擺放位置等影響，會照成成像與實際圖像不一樣的現象。
由於設計工藝照成的影響是無法改變的事實，所以這將是相機的內參；
由環境或安裝方式照成的影響是可以改變的，這就是相機的外參。
張正友標定相機原理
1.求得相機內參數：
用於標定的棋盤格是特製的，其角點坐標已知。標定棋盤格是三維場景中的一個平面∏，棋盤格在成像平面為π(知道了∏與π的對應點坐標之後，可求解兩個平面1對應的單應矩陣H)。
根據相機成像模型，P為標定的棋盤坐標，p為其像素點坐標。則，通過對應的點坐標求解H後，可用於求K,R,T。
2.設棋盤格所在平面為世界坐標繫上XOY平面，則棋盤格上任一角點P世界坐標系為(X,Y,0)。