首先，先看看OpenCV提供的標定接口：
opencv函數：
double calibrateCamera(
InputArrayOfArrays objectPoints, //輸入：目標點位 的集合的集合
InputArrayOfArrays imagePoints, //輸入：圖像點位 的集合的集合
Size imageSize, //輸入：圖像尺寸
InputOutputArray cameraMatrix, //輸出：相機內參矩陣（fx,fy,cx,cy）
InputOutputArray distCoeffs, //輸出：畸變矯正多項式（k1,k2,p1,p2,k3...）
OutputArrayOfArrays rvecs, //輸出：旋轉矩陣 的集合
OutputArrayOfArrays tvecs, //輸出：平移矩陣 的集合
int flags = 0, //輸入：對標定過程方法進行更精細的控制
TermCriteria criteria = //輸入：迭代參數
TermCriteria(TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON));
計算流程大概分爲以下兩步：
1.通過大量的對應點： 物體的目標點（現實世界）和 物體投影點（圖片中）計算出內參矩陣和畸變矯正多項式
2.再以得到的內參矩陣和畸變矯正多項式和輸入數據，進行迭代修正。得到更好的輸出結果。
以下是參數詳細解析：
參數一：InputArrayOfArrays：objectPoints，輸入目標點的位置 的集合的集合。
其每個點位代表着物體的三維座標。
參數類型可爲 ：vector<vector<cv::Point3_<someType>>>
參數二：InputArrayOfArrays：imagePoints，圖像點位 的集合的集合
其每個點，是objectPoints中的點投影在圖片中成像的對應點。
參數類型可爲 ：vector<vector<cv::Point2_<someType>>>
PS：objectPoints和imagePoints數組大小和每個數組的數組大小應該一致，且每個點一一對應。
參數三：Size：imageSize 圖像尺寸
參數四：InputOutputArray： cameraMatrix 相機內參矩陣
如圖：
其中fx，fy分別爲x/y方向的焦距，cx，cy爲光軸對於投影平面座標中心的偏移量
該參數固定以3x3雙精度類Mat類型返回。
可配合cv::getOptimalNewCameraMatrix()函數使用，解決矯正後邊緣像素爲空問題
Ps1:當flags設置有固定中心（即：cv::CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT）時，固定光軸主點爲圖像中心。
Ps2:當flags設置有固定中心（即：cv::CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT | cv::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS）時，
直接使用傳入光軸偏移量cx,cy計算。
Ps3:當flags設置有固定焦距（即：cv::CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH）時，直接使用傳入焦距fx，fy計算。
參數五：InputOutputArray distCoeffs 畸變矯正多項式（k1,k2,p1,p2,k3....k6）
其中k1，k2.....k6 爲泰勒級數展開的係數 用於矯正透鏡造成的徑向畸變
p1,p2 用於矯正透鏡切向畸變造成的畸變(可參考鉛錘模型)
該參數固定以雙精度類Mat類型返回。
默認返回k1,k2,p1,p2,k3。需要k4,k5,k6時可設置flags爲：CV_CALIB_RATIONAL_MODEL（一般只用於魚眼鏡頭）
ps::可通過設置cv::CALIB_FIX_Kn來固定對應的Kn在迭代修正過程中保持不變。
參數六：OutputArrayOfArrays rvecs 旋轉矩陣 的集合
類型可爲Vector<cv::Mat> ，其中每個Mat 爲1x3的Rodrigues表現的空間旋轉矩陣。
參數七：OutputArrayOfArrays tvecs 平移矩陣 的集合
類型可爲Vector<cv::Mat> ，其中每個Mat 爲1x3的平移矩陣。
參數七：int flags 對標定過程方法進行更精細的控制
除上述flags外還有：
CALIB_FIX_ASPECT_RATIO：修正過程中 fx,fy的比值不變。（若CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS被設置，則只更改fy值）
CALIB_ZERO_TANGENT_DIST：設置切向畸變爲0；
參數八：TermCriteria criteria 迭代參數
TermCriteria 類有三個成員 (int type,int maxCount,double epsilon)
分別是 迭代類型（翻譯爲迭代終止條件更符合），最大迭代次數，期望精度
迭代類型有：COUNT, EPS or COUNT + EPS (滿足次數，滿足精度，或兩者之一)
返回值：重投影的均方根誤差