opencv总是在许多地方设定一些奇奇怪怪的反常识的坑，此贴以供记录。本帖主要记录python的opencv；同时对于有些版本引起的问题可能无法涉及。

图像的shape：并不是宽比高

假设我们现在有一张1920*1080的图片，我们用img = cv2.imread("1.png") 去读取，然后输出image.shape，会得到：

1	(1080, 1920, 3)

可见img.shape输出的是：高、宽、通道数。但尤其注意，resize的时候，cv2.resize()输入的是(宽，高)而不是(高，宽)！！

另外，openCV的通道排列是B、G、R。

普通棋盘版标定规则

（应该是这样，老师讲过但是有点记不得了）首先，请确保您的标定板的行列角点数是一奇一偶。在openCV的实现中，角点的排列顺序时：以奇数角点的方向为x轴，以偶数角点的方向为y轴；以黑色方块角落为原点。可能听起来比较绕，看下图：

这是openCV画出来的角点，我们每行是9个角点，每列是10个角点，所以向右是x轴，向下是y轴。然后，我们从原点角点开始，向右且逐行地扫描角点。

为什么我们要关注这个？因为要建立世界坐标系下角点和像素坐标系下角点的一一对应关系，这样你世界坐标系的点也这么排列，就能建立起来对应关系了。否则标定结果是完全错误的。

还是举个例子，比如这个图中，我们棋盘格世界坐标系下角点间距13mm，那么输出世界坐标系中的角点坐标（部分）：

接着，输出像素坐标（为什么不是整数？或许是因为插值，还请高人指点）：

(这里我只截图了部分，但实际输出就是九个一换行，是一一对应的)

最后，来一张我老师的标定板吧，这个是标准的标定板格式。

鱼眼相机标定

在python里用cv2.fisheye.calibrate的时候是没有提示的，但是其实是有这个模块的。如果按照普通标定板，参考官网教程的话，它的objectpoints是(N,3)的：

但是如果你直接用这个points作鱼眼相机标定函数的参数的话，会报错：

opencv-python\opencv-python\opencv\modules\calib3d\src\fisheye.cpp:753: error: (-215:Assertion failed) objectPoints.type() == CV_32FC3 || objectPoints.type() == CV_64FC3 in function 'cv::fisheye::calibrate'

他会说你的数据类型不是CV_32FC3，这个意思是32float，3通道。而事实上，鱼眼相机标定要求的世界坐标系点是（N,1,3），我们把objp的格式改成(N,1,3)就能运行了（我也很懵b）:

比如这是修改前的，按照官方教程来的角点的世界坐标和像素坐标下的shape：

修改后上面就是90,1,3了。没想到官方文档还会坑人啊，真麻了。