照相機定標和三維重建
[隱藏]
3 姿態估計
4 對極幾何(雙視幾何)
[**官網的貼圖]opencv中findfundamentalmat函式使用的模型
[原][c++]基於opencv3的本質矩陣（essential matrix）估計算例
[pcv庫的使用][求解基礎矩陣和本質矩陣]python計算機視覺-對極幾何與基礎矩陣
undistortpoints（）函式用法總結
[官網]
計算本質矩陣
cv2.findchessboardcorners(gray, (11,8), none)跑不動了
另外注意設定的角點數量是內點,即假如格仔數量8*8,內點數量是7*7]
羅德里格斯（rodrigues）公式，實現旋轉向量與旋轉矩陣的相互轉換。
已知：相機內參、畸變係數、同一組點的世界座標系座標、影象座標系座標，
求解：外參
python：
retval, rvec, tvec = cv2.solvepnp(objectpoints=objpoints[0], imagepoints=imgpoints[0], cameramatrix=mtx, distcoeffs=dist)
objectpoints - 世界座標系下的控制點的座標，vector的資料型別在這裡可以使用
imagepoints - 在影象座標系下對應的控制點的座標。vector在這裡可以使用
cameramatrix - 相機的內參矩陣
distcoeffs - 相機的畸變係數
以上兩個引數通過相機標定可以得到。相機的內引數的標定參見：
rvec - 輸出的旋轉向量。使座標點從世界座標系旋轉到相機座標系
tvec - 輸出的平移向量。使座標點從世界座標系平移到相機座標系
flags - 預設使用cv_iterativ迭代法
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