具体的算法和公式是什么
时间: 2024-04-10 13:28:21 浏览: 13
cv2.getOptimalNewCameraMatrix函数中的相机内参优化算法主要基于以下公式和步骤:
1. 首先,根据输入的相机内参矩阵K,可以得到初始的焦距fx和fy,以及主点位置cx和cy。
2. 然后,根据输入的畸变系数D,包括径向畸变和切向畸变,可以计算出校正后的畸变系数D'。
3. 为了计算新的相机内参矩阵P,需要确定一个缩放因子alpha,用于调整新相机内参矩阵P中的主点位置。当alpha为0时,主点位置在图像的中心;当alpha为1时,主点位置在图像的角落。
4. 根据公式计算新的焦距fx'和fy':
```
fx' = alpha * fx / scaleFactor
fy' = alpha * fy / scaleFactor
```
其中,scaleFactor是图像尺寸的缩放因子。如果输入图像尺寸与实际尺寸不同,scaleFactor会根据图像尺寸的比例进行缩放。
5. 计算校正后的主点位置cx'和cy':
```
cx' = (image_width - 1) / 2
cy' = (image_height - 1) / 2
```
当alpha为1时,主点位置在图像的角落,即cx' = image_width - 1,cy' = 0。
6. 构造新的相机内参矩阵P:
```
P = [fx' 0 cx' tx]
[ 0 fy' cy' ty]
[ 0 0 1 0]
```
其中,tx和ty是图像平移的参数,默认为0。
通过以上步骤,cv2.getOptimalNewCameraMatrix函数可以得到一个最优的相机内参矩阵P,用于校正图像畸变。