OpenCV支持的相机校准算法有以下几种：
Zhang的方法（Zhang’s method）：基于棋盘格图像的标定方法，通过拍摄包含不同角度、距离和姿态的棋盘格图像，从而计算出相机的内外参数。
Tsai的方法（Tsai’s method）：基于多种图像特征的标定方法，包括边缘、角点、直线等，通过对这些特征进行匹配，并计算相机的内外参数。
Bouguet的方法（Bouguet’s method）：包括基于直接线性变换（DLT）和基于非线性优化的标定方法，通过优化投影误差来估计相机的内外参数。
Heikkila和Silven的方法（Heikkila and Silven’s method）：基于灰度变化的标定方法，通过对灰度变化进行分析，估计相机的内外参数。
这些方法都可以在OpenCV中找到相应的函数实现，可以根据实际需求选择适合的方法进行相机校准。
OpenCV中的阈值分割可以通过cv2.threshold()函数实现。该函数的参数包括输入图像、阈值、最大像素值、阈值类型和输出图像。
以下是一个简单的示例代码，演示...
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