python用sfm算法获取相机内参矩阵

SFM (Structure from Motion) 算法可以用于从图像序列中恢复相机的内参矩阵。下面是使用OpenCV库实现的一些代码片段，可以帮助你获取相机内参矩阵。

首先，需要读入图像序列并提取其特征点。这里使用了OpenCV中的SIFT算法进行特征点提取：

import cv2

# 读入图像序列
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 提取特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

然后，需要将特征点进行匹配，得到它们在两个图像中的对应关系：

# 特征点匹配
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 选择最佳匹配
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good.append(m)

# 获取匹配点对的坐标
pts1 = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
pts2 = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)

接下来，使用OpenCV中的 `cv2.findEssentialMat()` 函数计算本质矩阵，从而得到相机内参矩阵：

# 计算本质矩阵
E, mask = cv2.findEssentialMat(pts1, pts2, focal=1.0, pp=(0, 0))

# 获取相机内参矩阵
K, _ = cv2.decomposeEssentialMat(E)

以上代码片段中， `focal` 参数表示相机的焦距， `pp` 参数表示主点坐标。通常情况下这两个参数可以设为 `(0, 0)`，表示相机的主光轴与图像平面相交的点在图像中心位置。如果你已知相机的焦距和主点坐标，也可以将其传入函数中。

注意，以上代码片段只能获取单个相机的内参矩阵。如果你想获取多个相机的内参矩阵，需要对每个相机进行单独的处理。