python从图像信息中获得摄像机内参数矩阵

获得摄像机内参数矩阵的过程通常称为相机标定。相机标定的目的是确定相机的内部参数和外部参数，以便在三维世界坐标系和二维图像坐标系之间进行转换。

在Python中，可以使用OpenCV库进行相机标定。具体步骤如下：

1. 准备标定板：从网上下载一个标定板，并打印出来，在标定板上标出一些特征点（例如，黑白相间的方格）。

2. 拍摄照片：使用相机拍摄多张包含标定板的照片，尽量覆盖不同的角度和位置。

3. 提取角点：使用OpenCV中的函数`cv2.findChessboardCorners()`提取标定板上的角点。

4. 对角点进行精确化：使用OpenCV中的函数`cv2.cornerSubPix()`对角点进行精确化，提高标定精度。

5. 计算相机内参数矩阵：使用OpenCV中的函数`cv2.calibrateCamera()`计算相机内参数矩阵。

计算完成后，可以使用`cv2.getOptimalNewCameraMatrix()`函数得到一个更好的相机内参数矩阵（去除畸变效果）。最终得到的相机内参数矩阵可以用于三维世界坐标系和二维图像坐标系之间的转换。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 准备标定板
pattern_size = (6, 9)
square_size = 1  # 标定板方格大小
obj_points = []
for i in range(pattern_size[0]*pattern_size[1]):
    obj_points.append((i//pattern_size[0]*square_size, i%pattern_size[0]*square_size, 0))
obj_points = [obj_points]  # 由于只有一个标定板，因此只有一个obj_points

# 拍摄照片
img_paths = ['img1.jpg', 'img2.jpg', 'img3.jpg']
img_points = []
for img_path in img_paths:
    img = cv2.imread(img_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)
    if ret:
        # 对角点进行精确化
        corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1),
                                    (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))
        img_points.append(corners2)

# 计算相机内参数矩阵
img_size = gray.shape[::-1]
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, img_size, None, None)

# 去除畸变效果
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, img_size, 1, img_size)

print('Camera intrinsic matrix:')
print(mtx)
print('Distortion coefficients:')
print(dist)

执行上述代码后，将输出相机内参数矩阵和畸变系数。