相机内参标定是计算机视觉中的一个基本任务，它的目的是通过摄像机采集的图像来推断出相机的内在特性。相机的内参包括 焦距（focal length）、主点（principal point）和 畸变系数（distortion coefficients），这些参数对于后续的图像校正、3D 重建和姿态估计等任务非常重要。

在 OpenCV 中，相机标定是通过摄像头标定算法（Camera Calibration）实现的，通常使用棋盘格或其他已知尺寸的标定图案来获取标定数据。

相机内参标定的步骤

1. 采集标定图像 通常使用一个已知尺寸的棋盘格（如 9x6 的黑白棋盘格），拍摄多张不同角度的图像。每张图像的特征点（棋盘格的角点）将用来进行标定。

2. 检测棋盘格角点 对每张标定图像进行角点检测（例如，使用 cv::findChessboardCorners() 函数），然后通过亚像素级的角点检测精确定位角点位置（cv::cornerSubPix()）。

3. 计算相机内参 使用 OpenCV 的