在计算机视觉领域，相机标定是必不可少的一步。今天就来聊聊如何用 OpenCV 实现经典的 张正友标定法 📐！张正友标定法因其高效性和准确性被广泛应用于各种场景，比如自动驾驶、机器人导航和增强现实等。

首先，我们需要准备标定板（棋盘格）和相机设备。通过拍摄多角度的标定板图像，OpenCV会利用张正友算法计算出相机的内参矩阵和畸变系数。代码逻辑清晰，主要包括：读取图片、查找角点、计算标定参数以及校正图像。

具体操作中，可以借助 `cv2.calibrateCamera()` 函数完成核心步骤，同时使用 `cv2.undistort()` 来优化图像质量。整个过程不仅帮助我们理解相机成像原理，还能显著提升后续视觉任务的效果。💡

如果你对计算机视觉感兴趣，不妨动手试试这份源码吧！不仅能加深理论理解，还能为实际项目打下坚实基础。👀🎉 科技爱好者 开源分享