空间中物体表面的三维坐标点与图像的像素坐标点存在某种关系，需要通过建立相机成像的几何模型来求解。其中，空间中三维坐标点存在于 世界坐标系、相机坐标系，二维坐标点存在于 图像坐标系、像素坐标系；世界坐标系 到 相机坐标系的变换关系就是相机的外参标定【姿态R和位置t】，相机坐标系 到 像素坐标系关系就是 相机的内参标定【焦距f、主点坐标（u0、v0）、像素尺寸(dx, dy)】。 其中：M1-内参矩阵、M2-外参矩阵 1 为什么要有相机的内参标定？ 2 为什么要有相机的外参标定？ 由相机的成像模型可知，当已知世界坐标系中的三维坐标、图像像素坐标系中二维坐标时，就可以求解相机的内参、外参。接下来介绍OpenCV中的相机标定的相关函数、标定流程、代码及运行结果。 1 OpenCV中的相机标定相关函数介绍 2 相机标定的步骤 选取N张不同角度拍摄的棋盘格图像，使用角点检测得到每张图像上的棋盘像素坐标点； 设定棋盘格中每个方格的物理尺寸和角点的数量，计算世界坐标系中的三维坐标点（z轴设置为0，只需计算x、y轴的坐标）； 调用 calibrateCamera()...
