灵闪标定算法广泛应用在半导体、3C、机器人等行业，在完成高速、高精度定位测量任务的同时，极大地降低了用户相机安装的难度，减少了设备调试时间，帮助设备商、集成商顺利验收。

以机器人行业的手眼标定为例。手眼标定通常有两种类型，分别是eye-in-hand（摄像机安装在机器人末端，随着机器人一起移动）、eye-to-hand（摄像机固定，与机器人基坐标系相对位置不变）。对于eye-in-hand情况，机器人手眼标定即标定得到机器人末端与相机之间的坐标变换关系；对于eye-to-hand情况，机器人手眼标定即标定得到机器人基座与相机之间的坐标变换关系。两种标定方法都将机器人以及相机之间的不变量确定了下来，从而建立了两者之间的转换矩阵，通常使用的标定算法为九点标定，具体计算过程此处不再赘述。

实践思考

（1）从相机坐标系到世界坐标系，都需要经历哪些转换？其中哪些转换是相机内部发生的，哪些转换是外部发生的？

（2）相机的外部参数能够通过哪些途径获得？

（3）请在计算机上重新操作本章中提到的灵闪算法的计算过程。