关于标定--2017.7.26

通过标定我们可以获得相机内参、相机外参和畸变系数矩阵。
标定的基本实现流程如下：

1.确定标定板的size大小
2.给出标定板中角点的世界坐标（默认处于z=0的平面）
3.调用cv::findChessboardCorners()获取角点的像素坐标（二维）
4.调用cv::cornerSubPix()进行角点的亚像素精确
5.调用cv::calibrateCamera()进行标定获取相机的内参和外参以及畸变系数矩阵
6.利用相机内参和畸变系数得到映射关系mapx，mapx
7.应用cv::remap()去畸变，映射到正确的像素点坐标上

相机内参：

fx：焦距/（x轴上一个像素点的单位长度）
fy：焦距/（x轴上一个像素点的单位长度）
(cx，cy)为主点坐标，一般近似为图像的中心坐标点
相机外参（每幅图像对应着一个外参）：

相机外参数是世界坐标系中的参数，比如相机的位置，旋转平移的方向

旋转矩阵rvecs：描述了世界坐标系的坐标轴相对于摄像机坐标轴的方向
平移矩阵tvecs：描述了在摄像机坐标系下，空间原点的位置

利用rvecs和tvecs可以进行反向投影，将世界坐标投影得到新的角点坐标，与之前的进行误差比较，。
畸变系数：