双目视觉标定，矫正，深度图（Vs +OpenCV C++ Python实现）
代码是最为耐心、最能忍耐和最令人愉快的伙伴，在任何艰难困苦的时刻，它都不会抛弃你（开场白）
长时间不写博客，我总感觉自己没有做事情，最近一直在做目标检测，想结合一下双目视觉，做立体检测，于是就研究了一下双目视觉，参考了很多人的相关博客，在这里，特意表示感谢一下。
使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？
相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。
相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。
相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。
这三个基础的问题就决定了使用Opencv实现张正友法标定相机的标定流程、标定结果评价以及使用标定结果矫正原始图像的完整流程：
准备标定图片
对每一张标定图片，提取角点信息
3.对每一张标定图片，进一步提取亚像素角点信息在棋盘标定图上绘制找到的内角点（非必须，仅为了显示）
相机标定
对标定结果进行评价
查看标定效果——利用标定结果对棋盘图进行矫正
准备标定图片
标定图片需要使用标定板在不同位置、不同角度、不同姿态下拍摄，
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