不，这不是一个好主意。通常，您希望限制相对于要在其中进行测量的相机的空间体积，并且您希望使用适合该体积的单个校准目标。理论上，您可以使用任意数量的不同模式进行校准。然而，在实践中，大多数实现都假设模式在所有校准图像中都是相同的。

无论如何，如果您坚持使用多种模式，您仍然希望共同优化参数，而不仅仅是事后平均它们。而且您很可能必须自己实施。

我使用 SpyderLenscal 进行所有相机校准。你必须取最大焦距和最低光圈值。这就是您获得最小景深的方法。

相机和您的图案之间的距离应该是您通常与此特定镜头一起使用的距离。

在这里您可以找到视频教程： https ://www.youtube.com/watch?v=k2zlLIDfVgc

我认为多重校准的简单想法是采用具有最小重投影误差的那个。否则，如果您想在多个会话中细化您的校准，那么我会从 Ankur Datta 的方法中受益，在该方法中，对同一数据集执行多个校准并迭代地改进精度。这是一个参考实现。