步驟：
1、 讀取
2、 每張檢測棋盤格角點
3、進一步檢測亞畫素角度
4、 迴圈上述步驟，直到每一張都檢測完畢
5、標定
問題：1、 以前使用c++標定相機時calibratecamera的返回值代表了重投影誤差，而如今使用python檢視opencv python的官方文件發現cv2.calibratecamera的第乙個返回值為retval但是官網的描述該引數好像並不是原來c++的返回值。該返回值的具體含義還要以後探尋。
2、 標定相機時棋盤格角點的世界座標系的座標單位應該是公釐，以前使用c++標定時都是使用opencv自帶的demo沒有注意到這個問題。但是把單位換成厘公尺好像並不影響最後標定的相機內參的結果。而外參會發生變化。估計是對相機標定和針孔相機的原理還沒有完全搞明白。
3、 通過projectpoints計算投影誤差發現無論是增加**還是減少**，該誤差精度一直沒有顯著變化。應該可能是標定板的褶皺問題。
使用攝像頭估計物體特徵點座標：
工作計畫：
1、 拍攝物體**
2、 計畫採用resnet50接上取樣結構生成物體的二維座標對應的熱力圖。
3、 由於目前還不會使用rfid閱讀器讀取訊號所以先做步驟3，並且同時學習rfid閱讀器的使用
相機畸變與標定
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opencv 相機標定與矯正
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工作總結 2010 3 16
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