如何用Python获得相机的内参矩阵和外参矩阵

获取相机的内参矩阵和外参矩阵可以通过相机标定获得。以下是一些步骤：

1. 拍摄棋盘格图像：在不同的角度和位置下拍摄棋盘格图像。

2. 提取棋盘格角点：使用OpenCV中的函数`findChessboardCorners`提取棋盘格图像中的角点。

3. 标定相机：使用OpenCV中的函数`calibrateCamera`对相机进行标定，该函数可以输出相机的内参矩阵、畸变系数和外参矩阵。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 设置棋盘格大小
pattern_size = (9, 6)

# 准备棋盘格角点坐标
objp = np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 存储所有角点坐标
obj_points = []
img_points = []

# 获取所有棋盘格图像
images = ['img1.jpg', 'img2.jpg', 'img3.jpg']

# 逐个图像处理
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 查找棋盘格角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)

    if ret:
        obj_points.append(objp)
        img_points.append(corners)

        # 显示角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners, ret)
        cv2.imshow('img', img)
        cv2.waitKey(500)

# 标定相机
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)

# 输出相机内参矩阵和外参矩阵
print("相机内参矩阵:")
print(mtx)
print("相机外参矩阵:")
print(rvecs, tvecs)

cv2.destroyAllWindows()

注意：上面的代码只是一个简单的示例，实际使用时需要更多的图像和更复杂的处理。