给出相机内参矩阵的例子
时间: 2023-12-01 14:02:52 浏览: 27
相机内参矩阵通常表示为以下形式:
K = [f_x 0 c_x
0 f_y c_y
0 0 1]
其中,f_x 和 f_y 是焦距,c_x 和 c_y 是相机光心在图像平面上的坐标。下面是一个示例:
K = [500 0 320
0 500 240
0 0 1]
这个相机内参矩阵表示了一个焦距为 500 像素的相机,光心在图像平面上的坐标为 (320, 240)。
相关问题
python相机内参矩阵标定
相机内参矩阵标定是计算机视觉中的一个重要问题,可以用于相机姿态估计、三维重建等应用。下面是一个使用 OpenCV 库进行标定的例子:
1. 准备标定板:在一个平面上粘贴黑白相间的正方形格子,保证每个格子大小相等,并且相邻两个格子颜色不同。标定板可以是任何形状,但必须包含足够的特征点。
2. 拍摄标定板:将相机对准标定板,拍摄多张照片,保证标定板的不同位置和姿态都被拍摄到。
3. 提取角点:使用 OpenCV 库中的 `findChessboardCorners()` 函数对每张照片进行角点提取。该函数会返回每张图片中角点的像素坐标。
4. 标定相机:使用 OpenCV 库中的 `calibrateCamera()` 函数进行相机标定。该函数需要提供每张照片中的角点像素坐标以及标定板的实际尺寸作为输入。函数会输出相机内参矩阵,畸变系数等信息。
下面是一个简单的 Python 代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 设置标定板大小
board_size = (9, 6)
# 准备标定板对象
objp = np.zeros((np.prod(board_size), 3), dtype=np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2)
# 存储标定板角点像素坐标
img_points = []
# 存储标定板实际三维坐标
obj_points = []
# 读取标定板图片
img = cv2.imread('calibration.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 提取角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
# 如果成功提取角点
if ret:
# 存储角点像素坐标
img_points.append(corners)
# 存储标定板实际三维坐标
obj_points.append(objp)
# 标定相机
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
# 输出相机内参矩阵
print("Camera matrix: \n", mtx)
```
该代码会输出相机内参矩阵。需要注意的是,标定板的大小和形状需要与实际使用的标定板保持一致。
Opencv 相机标定KB模型 代码例子
### 回答1:
参考代码://设置相机内参
Mat intrinsic = Mat(3, 3, CV_32FC1);
intrinsic.ptr<float>(0)[0] = 1;
intrinsic.ptr<float>(1)[1] = 1;
//设置外参
Mat distCoeffs = Mat::zeros(4, 1, CV_32F);
//设置每个标定板的角点个数
Size boardSize = Size(9, 6);
//设置每个标定板的实际尺寸
float squareSize = 1.f;
//开始标定
vector<vector<Point3f> > objectPoints(1);
calcChessboardCorners(boardSize, squareSize, objectPoints[0]);
objectPoints.resize(imagePoints.size(),objectPoints[0]);
//调用OpenCV的标定函数
double rms = calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, intrinsic, distCoeffs, rvecs, tvecs);
### 回答2:
OpenCV相机标定KB模型的代码示例如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义棋盘格尺寸
pattern_size = (9, 6)
# 存储棋盘格角点的列表
obj_points = []
img_points = []
# 生成棋盘格角点的虚拟坐标
objp = np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), dtype=np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
# 读取所有标定图片
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')
# 检测和绘制角点
for image_path in images:
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)
if ret == True:
obj_points.append(objp)
img_points.append(corners)
# 标定相机
ret, K, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
# 打印标定结果
print("标定误差:", ret)
print("相机内参矩阵:\n", K)
print("畸变系数:\n", dist)
# 使用标定结果去畸变
dst = cv2.undistort(img, K, dist, None, newCameraMatrix=K)
# 显示原图和去畸变后的图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Undistorted Image", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先定义了棋盘格尺寸,然后创建了存储棋盘格角点的列表。接下来,我们生成了棋盘格角点的虚拟坐标。然后,我们使用`cv2.findChessboardCorners`函数检测和绘制角点,将正确检测到角点的图像的棋盘格角点和虚拟坐标添加到对应的列表中。
接下来,我们使用`cv2.calibrateCamera`函数对相机进行标定,得到相机的内参矩阵和畸变系数。最后,我们使用得到的内参矩阵和畸变系数对图像进行去畸变,并显示原图和去畸变后的图像。
### 回答3:
OpenCV中的相机标定是指通过使用已知的标定板图像来估计相机的内部参数(如焦距、畸变系数)和外部参数(如旋转和平移向量)。KB模型是一种简化的畸变模型,其中只考虑径向畸变。下面是一个基于KB模型的相机标定代码示例:
首先,需要准备一组包含标定板图像和其对应位置的图像点坐标的数据集。在此之前,可以使用摄像机采集一组标定板在不同位置的图像,并手动测量图像上标定板角点的位置。
```python
import cv2
import numpy as np
# 设置标定板的角点数
board_size = (9, 6)
# 创建标定板角点的二维坐标
objp = np.zeros((board_size[0] * board_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2)
# 存储标定板角点的世界坐标和图像坐标
obj_points = [] # 世界坐标系中的点
img_points = [] # 图像坐标系中的点
# 加载标定板图像及其图像坐标
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg') # 标定板图像的文件名
for image_path in images:
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 在图像中查找标定板角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
if ret:
obj_points.append(objp)
img_points.append(corners)
# 相机标定
ret, K, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
# 输出相机内参和畸变系数
print("相机内参:", K)
print("畸变系数:", dist_coeffs)
```
上述代码从指定文件夹中加载标定板图像,然后通过调用`findChessboardCorners`函数检测图像中的棋盘角点。如果检测成功,则将世界坐标系中的点(`objp`)和图像坐标系中的点(`corners`)添加到对应的数组中。最后,调用`calibrateCamera`函数进行相机标定,得到相机的内参(`K`)和畸变系数(`dist_coeffs`)。
这段代码只是一个简单的演示,实际使用时可能需要更多的参数调整和异常处理。同时,为了得到更准确的标定结果,可以采集更多不同角度下的标定板图像,并进行更精细的处理。