數學原理：
標定中棋盤格角點像素座標(u, v)和世界座標(XW, YW, ZW)是已知的，根據方程的參數值用最小二乘法得出其他未知量的值。
式中內參矩陣參數：
fx:在像素座標系x軸方向上一相機焦距f佔有的像素數，fy同理
內參矩陣第一行第二列有一元素s表示相機傾斜度（這個真假性還需細究，暫時理解成如此）
(u0,v0):相機主點在像素座標系中座標
外參矩陣參數：
R，T分別表示攝像頭相機座標系與世界座標系（棋盤格世界座標系）之間的旋轉與平移矩陣。
於是在相機座標系中有f/Z=(xl-xr)/B，即Z=fB/d, d=xl-xr，
fx=f/dx，dx=d/dx，於是fx取自內參，dx直接計算同一點在兩張圖像中像素x值之差即可，B和平移矩陣有關係。於是根據標定得出物體點的深度信息。
畸變參數原理見《基於RCF邊緣檢測和雙目視覺的箱體體積測量算法》論文閱讀筆記第一條或者博客opencv中標定函數calibrateCamera
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今天手寫對四個座標系推理的過程
以上物理量符號參考自機器視覺學習筆記（4）——單目攝像機標定參數說明