本文详细介绍了opencv中多目（含双目）视觉三维点重构的过程，包括相机内参标定的原理与步骤，如内参矩阵、畸变系数的求解；外参标定的原理与实现，以及如何求解相机间的相对位置关系。此外，还涉及了三维点重构的基本原理和实现方法，通过多个相机视角重构同一空间点的坐标。
opencv 多目（含双目）视觉三维点重构，包含理论部分和代码实现测试两个部分。理论部分，包括相机内参标定推导（图像的外参、畸变系数推导），相机之间的外参推导流程。 代码实现部分，相机标定主要以opencv现有函数实现，主要以相机间外参的求解，以及多相机视角下三维点重构的实际测试结果。
1、内参标定
1.1 原理
对每一个相机进行内参标定，得到内参矩阵、畸变系数。
λ ⋅ [ u , v , 1 ] T = M [ R t 0 1 ] [ x w , y w , z w , 1 ] T \lambda \cdot [ u,v,1 ] ^{T} = \mathbf{M} \begin{bmatrix} \mathbf{R}& \mathbf{t}\\\mathbf{0} & \mathbf{1} \end{bmatrix} [x_{w}, y_{w},z_{w},1 ] ^{T} λ
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