针对opencv棋盘标定总结。
前提条件：这里评判棋盘标定的质量是通过误差的大小判别，单目是使用RMS误差，双目是投影误差，可以知道的是，误差低并不完全不代表矫正后畸变小，又或者测距效果好。
棋盘标定误差影响因素：
1) 要求图片里面的棋盘需要拍得清晰，这是最主要的条件，看棋盘上的字母与数字来判断是否清晰比较容易，同时要注意，调完焦距后，需要拍远处图片，看焦距是否太小，导致远处模糊，这个需要折中选择
2) 建议棋盘占图片的面积越大越好
3) 不建议选取棋盘反光的图片，或者一部分棋盘亮度高，一部分亮度低的图片，会导致误差增大
4) 不建议棋盘的旋转角度不宜过大。双轴旋转，如斜45度的照片通常都会有较大的误差， 但是确实需要双轴旋转
5) 不建议使用斜向下的棋盘图片，通常会带来较大的误差，因为阻挡了光线
这里给出单目与双目自动标定程序，程序是通过组合的方法，每次剔除误差最大的那一张，直到得到小于人工设定预期误差结束程序，或者执行到只剩8张图片。我上传到我的github上，上面有对程序详细的解释。
单目：https://github.com/FFFFFate-fjh/mono_calibration/tree/master
双目：https://github.com/FFFFFate-fjh/stereo_calibraition_auto_git