open3d读取内参

open3d可以使用`o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic()`函数来读取相机的内参。在给定的引用中，通过使用`o3d.camera.PinholeCameraIntrinsicParameters.PrimeSenseDefault`作为参数创建了一个相机内参对象。这个对象可以在创建点云时使用，如下所示：

pcd = o3d.geometry.PointCloud.create_from_rgbd_image(
    rgbd_image,
    o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic(
        o3d.camera.PinholeCameraIntrinsicParameters.PrimeSenseDefault
    )
)

这样，你就可以使用open3d读取相机的内参了。

相关问题

获取视角参数 open3d

在Open3D中，可以使用以下代码获取当前可视化窗口的视角参数：

param = vis.get_view_control().convert_to_pinhole_camera_parameters()

其中，`vis`是可视化窗口对象。获取到的`param`是一个`PinholeCameraParameters`对象，包含了相机的内参、外参等信息。可以将其保存到文件中，以便后续使用：

o3d.io.write_pinhole_camera_parameters('camera.json', param)

如果需要从文件中读取视角参数，可以使用以下代码：

param = o3d.io.read_pinhole_camera_parameters('camera.json')
vis.get_view_control().convert_from_pinhole_camera_parameters(param)

这样就可以将读取到的视角参数应用到当前可视化窗口中了。

open3d 双目相机标定代码

### 回答1：
以下是使用Open3D库进行双目相机标定的示例代码：

import open3d as o3d
import numpy as np
import cv2

# 相机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx],
              [0, fy, cy],
              [0, 0, 1]])

# 棋盘格纹路大小
pattern_size = (6, 9)

# 准备对象点
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)

# 存储对象点和图像点的数组
obj_points = []  # 3D点在世界坐标系中
img_points_l = []  # 2D点在左相机图像平面上
img_points_r = []  # 2D点在右相机图像平面上

# 读取左右相机图像
img_left = cv2.imread('left.png')
img_right = cv2.imread('right.png')

# 查找棋盘格角点
found_left, corners_left = cv2.findChessboardCorners(img_left, pattern_size, None)
found_right, corners_right = cv2.findChessboardCorners(img_right, pattern_size, None)

if found_left and found_right:
    # 提取左右相机图像平面上的角点
    gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    corners_left = cv2.cornerSubPix(gray_left, corners_left, (11, 11), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))
    corners_right = cv2.cornerSubPix(gray_right, corners_right, (11, 11), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))

    # 绘制并显示棋盘格角点
    cv2.drawChessboardCorners(img_left, pattern_size, corners_left, found_left)
    cv2.drawChessboardCorners(img_right, pattern_size, corners_right, found_right)
    cv2.imshow('Left Image', img_left)
    cv2.imshow('Right Image', img_right)
    cv2.waitKey(0)

    # 存储对象点和图像点
    obj_points.append(objp)
    img_points_l.append(corners_left)
    img_points_r.append(corners_right)

    # 双目相机标定
    rms, K_left, D_left, K_right, D_right, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(obj_points, img_points_l, img_points_r, K, None, K, None, gray_left.shape[::-1], flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC)

    # 打印标定结果
    print('RMS:', rms)
    print('K_left:', K_left)
    print('D_left:', D_left)
    print('K_right:', K_right)
    print('D_right:', D_right)
    print('R:', R)
    print('T:', T)
    print('E:', E)
    print('F:', F)

    # 保存标定结果
    np.savez('stereo_calib.npz', K_left=K_left, D_left=D_left, K_right=K_right, D_right=D_right, R=R, T=T, E=E, F=F)
else:
    print('Chessboard not found.')

在上述代码中，我们首先定义了相机内参矩阵 `K` 和棋盘格纹路大小 `pattern_size`。然后，我们准备了对象点 `objp`，该对象点包含棋盘格上每个角点的坐标。接着，我们读取了左右相机的图像，使用OpenCV的 `cv2.findChessboardCorners()` 函数在两张图像中查找棋盘格角点，并使用 `cv2.cornerSubPix()` 函数获取更加精确的角点坐标。

接下来，我们将对象点和图像点存储到数组中，并使用 `cv2.stereoCalibrate()` 函数进行双目相机标定。最后，我们将标定结果打印出来，并将其保存到文件中。

需要注意的是，此代码示例只提供了一个简单的双目相机标定方法，实际应用中可能需要更加完善的标定方法，并考虑更多的误差因素。

### 回答2：
Open3D 双目相机标定代码主要涉及以下步骤：

1. 导入 Open3D 库和其他必要的依赖库。
2. 读取双目相机的图像和深度图像，并将它们转换为 Open3D 中的格式。
3. 创建相机参数对象（Intrinsic）并设置内参矩阵和畸变系数。
4. 创建点云对象（PointCloud）。
5. 遍历图像像素，将像素坐标转换为相机坐标，并计算图像点对应的深度值。
6. 将相机坐标系下的点转换为世界坐标系下的点。
7. 将世界坐标系下的点添加到点云对象中。
8. 使用 RandomSampling 进行下采样（可选）。
9. 进行相机标定，返回双目相机的外参矩阵（Extrinsic）和重投影误差。
10. 打印输出双目相机的外参矩阵和重投影误差。

以下是一个示例代码：

import open3d as o3d
import numpy as np

# 读取图像和深度图像
color_image = o3d.io.read_image("color_image.png")
depth_image = o3d.io.read_image("depth_image.png")

# 创建相机参数对象并设置内参矩阵和畸变系数
intrinsic = o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic()
intrinsic.set_intrinsics(
    color_image.width, color_image.height, focal_length_x, focal_length_y,
    principal_point_x, principal_point_y, radial_distortion, tangential_distortion
)

# 创建点云对象
pointcloud = o3d.geometry.PointCloud()

# 遍历图像像素，计算相机坐标和深度值
for row in range(color_image.height):
    for col in range(color_image.width):
        color = color_image[row, col]
        depth = depth_image[row, col] / 1000.0  # 将深度值转换为米

        # 将像素坐标转换为相机坐标
        cam_point = o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic.backproject_pixel(intrinsic, [col, row], depth)

        # 将相机坐标转换为世界坐标
        world_point = np.dot(intrinsic.intrinsic_matrix, cam_point)

        # 添加世界坐标到点云对象中
        pointcloud.points.append(world_point)

# 使用 RandomSampling 进行下采样
downsampled_pointcloud = pointcloud.voxel_down_sample(voxel_size=0.01)

# 进行相机标定
extrinsic = downsampled_pointcloud.get_rotation_matrix_from_xyz()
reprojection_error = downsampled_pointcloud.estimate_normals()

# 打印输出外参矩阵和重投影误差
print("Extrinsic Matrix:", extrinsic)
print("Reprojection Error:", reprojection_error)

这只是一个简单的示例代码，具体实现可能因相机型号和使用的深度图像格式等而异。您需要根据实际情况调整代码。