相机内参重投影误差python代码

重投影误差是指将 3D 物体投影到 2D 平面上时，投影坐标与实际测量坐标之间的差异。下面是一个计算相机内参重投影误差的 Python 代码示例：

import numpy as np

# 计算重投影误差
def reprojection_error(points_3d, points_2d, K, R, t):
  points_3d = points_3d.T
  points_2d = points_2d.T
  num_points = points_3d.shape[1]
  
  # 重投影到 2D 平面
  points_3d_hom = np.vstack((points_3d, np.ones((1, num_points))))
  points_2d_reproj = np.dot(K, np.dot(R, points_3d_hom) + t)
  points_2d_reproj /= points_2d_reproj[2, :]
  
  # 计算误差
  error = points_2d - points_2d_reproj
  error = np.sqrt(np.sum(error**2, axis=0))
  return np.mean(error)

其中，`points_3d` 是 3D 点的坐标数组，`points_2d` 是 2D 点的坐标数组，`K` 是相机的内参矩阵，`R` 是相机的旋转矩阵，`t` 是相机的平移向量。

相关问题

相机标定重投影误差python代码

好的，在 python 中，可以使用以下方式计算相机标定重投影误差：

1. 首先，需要安装 opencv 库，然后使用如下代码导入它：

import cv2

2. 然后，载入标定的相机内参和畸变系数。例如：

K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

其中，`fx` 和 `fy` 是相机的焦距，`cx` 和 `cy` 是相机的中心坐标，`k1`、`k2`、`k3` 是畸变系数，`p1` 和 `p2` 是扭曲系数。

3. 定义世界坐标系下的棋盘角点坐标，例如：

obj_points = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 0, 0], [3, 0, 0],
                       [0, 1, 0], [1, 1, 0], [2, 1, 0], [3, 1, 0],
                       [0, 2, 0], [1, 2, 0], [2, 2, 0], [3, 2, 0],
                       [0, 3, 0], [1, 3, 0], [2, 3, 0], [3, 3, 0]])

这里定义的是一个 4x4 的棋盘，每个角点的坐标为 (0,0,0)、(1,0,0)、(2,0,0) 等。

4. 将世界坐标系下的棋盘角点坐标转换为相机坐标系下的坐标，使用如下代码：

img_points, _ = cv2.projectPoints(obj_points, rvec, tvec, K, dist)

其中，`rvec` 是相机坐标系下的旋转向

重投影误差python代码

### 回答1：
重投影误差是指将三维点投影到二维图像上之后，预测出来的二维图像坐标与实际测量出来的二维图像坐标之间的差值。

在 Python 中，可以使用以下代码来计算重投影误差：

def compute_reprojection_error(points_3d, projection_matrix, points_2d):
    # 计算投影点的坐标
    points_3d = np.hstack((points_3d, np.ones((points_3d.shape[0], 1))))
    points_2d_projected = projection_matrix @ points_3d.T
    points_2d_projected = points_2d_projected[:2, :] / points_2d_projected[2, :]
    points_2d_projected = points_2d_projected.T
    
    # 计算重投影误差
    error = points_2d - points_2d_projected
    error = np.linalg.norm(error, axis=1)
    
    return error

在这段代码中，`points_3d` 是三维点的坐标，`projection_matrix` 是投影矩阵，`points_2d` 是二维图像上测量出来的点的坐标。

首先，我们使用投影矩阵将三维点投影到二维图像上，然后计算重投影误差。

最后，我们使用 `numpy.linalg.norm` 函数计算每个点的重投影误差的欧几里得范数，并返回所有点的重投影误差的列表。

### 回答2：
重投影误差是计算相机位姿估计结果与图像特征投影的不一致程度的度量。在计算机视觉的应用中，它常用于评估相机位姿估计算法的准确性。

下面是一个使用Python计算重投影误差的代码示例：

import numpy as np

def compute_reprojection_error(points_3d, points_2d, camera_matrix, rvec, tvec):
    # 将旋转向量转换为旋转矩阵
    rotation_matrix, _ = cv2.Rodrigues(rvec)

    # 将齐次坐标的3D点投影到图像平面
    projected_points, _ = cv2.projectPoints(points_3d, rvec, tvec, cameraMatrix=camera_matrix, distCoeffs=None)
    projected_points = projected_points.squeeze()

    # 计算重投影误差
    reprojection_error = np.sqrt(np.sum((projected_points - points_2d) ** 2, axis=1)).mean()

    return reprojection_error

# 示例数据
points_3d = np.array([[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]])
points_2d = np.array([[100, 100], [200, 200], [300, 300]])
camera_matrix = np.array([[500, 0, 320], [0, 500, 240], [0, 0, 1]])
rvec = np.array([[0.1, 0.2, 0.3]])
tvec = np.array([[1, 2, 3]])

# 计算重投影误差
reprojection_error = compute_reprojection_error(points_3d, points_2d, camera_matrix, rvec, tvec)

print("重投影误差:", reprojection_error)

在这个代码示例中，我们首先通过`cv2.Rodrigues`函数将旋转向量`rvec`转换为旋转矩阵。然后，使用`cv2.projectPoints`函数将齐次坐标的3D点投影到图像平面，得到重投影的2D点。最后，计算重投影误差，即计算所有投影点和真实点之间的欧式距离的平均值。

这是一个简化的代码示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

### 回答3：
重投影误差是评估摄像机标定结果的一种方法，可以通过计算摄像机内外参数的预测投影点与实际投影点之间的误差来衡量标定结果的准确性。下面是一个用Python实现重投影误差的示例代码：

import numpy as np
import cv2

def reprojection_error(K, dist_coeffs, rvecs, tvecs, object_points, image_points):
    total_error = 0
    num_points = len(object_points)

    for i in range(num_points):
        image_points_reprojected, _ = cv2.projectPoints(object_points[i], rvecs[i], tvecs[i], K, dist_coeffs)
        error = cv2.norm(image_points[i], image_points_reprojected, cv2.NORM_L2) / len(image_points_reprojected)
        total_error += error

    mean_error = total_error / num_points
    return mean_error

# 以下是一个简单的代码示例，用于演示如何使用上述函数计算重投影误差

# 输入摄像机内参矩阵K、畸变系数dist_coeffs
K = np.array([[fx, 0, cx], 
              [0, fy, cy], 
              [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

# 输入外参矩阵rvecs、tvecs
rvecs = [...]  # 外参旋转矩阵
tvecs = [...]  # 外参平移矩阵

# 输入标定板上的三维点集object_points和对应的图像上的二维点集image_points
object_points = [...]  # 三维点集
image_points = [...]  # 二维点集

# 计算重投影误差
mean_error = reprojection_error(K, dist_coeffs, rvecs, tvecs, object_points, image_points)

print("重投影误差：", mean_error)

需要注意的是，上述代码中的K、dist_coeffs、rvecs、tvecs、object_points以及image_points需要根据实际情况进行填充。这段代码假设已经通过某种方法得到了摄像机内外参数、标定板上的三维点集和对应的图像上的二维点集，然后计算重投影误差并输出结果。