python用sfm算法获取相机内参矩阵

SFM (Structure-from-Motion)算法可以用于从一系列2D图像中恢复出3D场景和相机的内外参矩阵。在这个过程中，相机的内参矩阵是一个非常重要的参数，因为它描述了相机的畸变、焦距、主点等信息。

在Python中，可以使用OpenCV库来实现SFM算法，并获取相机的内参矩阵。具体步骤如下：

1. 读取图像序列，并进行特征点提取和匹配。

import cv2

# 读取图像序列
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 特征点提取和匹配
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

2. 通过Essential Matrix计算相机的内外参矩阵。

# 通过Essential Matrix计算相机的内外参矩阵
pts1 = []
pts2 = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        pts1.append(kp1[m.queryIdx].pt)
        pts2.append(kp2[m.trainIdx].pt)
pts1 = np.int32(pts1)
pts2 = np.int32(pts2)
F, mask = cv2.findFundamentalMat(pts1, pts2, cv2.FM_RANSAC)
E, _ = cv2.findEssentialMat(pts1, pts2, focal=1.0, pp=(0, 0))
_, R, t, mask = cv2.recoverPose(E, pts1, pts2)
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

其中，`fx`和`fy`是相机的焦距，`cx`和`cy`是主点的坐标。

3. 获取相机的内参矩阵。

# 获取相机的内参矩阵
fx = K[0, 0]
fy = K[1, 1]
cx = K[0, 2]
cy = K[1, 2]

这样，就可以使用SFM算法获取相机的内参矩阵了。需要注意的是，这里的相机内参矩阵是基于单应性(Homography)的恢复方法，可能存在误差。如果需要更高精度的相机内参矩阵，可以使用标定板等方法进行相机标定。