有一个地方没弄明白，相机的内参不就是畸变参数么？（现在明白了，可以看这篇博文：https://blog.csdn.net/sinat_16643223/article/details/115218563）相机内参包括内参矩阵和畸变参数，
这里说标定是得到相机内参和畸变参数。
https://blog.csdn.net/qq_42394915/article/details/81082743
这里给出了标定结果的解释。
https://blog.csdn.net/artista/article/details/51125560
只要获得 特征点的世界坐标（三维坐标）、2D坐标（像素坐标）、相机内参矩阵、相机畸变参数矩阵 以上四个参数即可以解得相机与标志物之间的外参（R旋转矩阵、T位置矩阵）
https://blog.csdn.net/sinat_16643223/article/details/115197899
你看我们标定后写到yaml文件的也是matrix和distortion对吧，和上面的两项是符合的。
刚刚发现《OpenCV4快速入门》里面有讲到pnp
https://blog.csdn.net/sinat_16643223/article/details/114254374
ARUCO二维码检测输入位置和旋转矩阵就是这个函数
| cv::aruco::estimatePoseSingleMarkers |
普罗米修斯里面也是用的这个函数
这个函数的参数里面四个数输入参数，我个人感觉正好和上面所说的特征点的世界坐标（三维坐标）、2D坐标（像素坐标）、相机内参矩阵、相机畸变参数矩阵四个参数相对应！！！！！
https://docs.opencv.org/master/d9/d6a/group__aruco.html
普罗米修斯里面二维码降落用到的landpad_det.cpp里面的代码，就是用的cv::aruco::estimatePoseSingleMarkers得到位置数据。
可以确定singMarkerCorner_19这个参数是像素坐标
第二个参数是二维码边长，对应现实中的坐标（之所以说二维码边长是特征点的世界坐标（三维坐标），因为他们应该默认二维码中心是原点，知道二维码边长就知道二维码四个顶点的坐标了！！！！！！不就是世界坐标了么！）
第三个参数是相机外餐
第四个参数是相机畸变参数
