matlab如何根据单应性矩阵计算相机内参

根据单应性矩阵计算相机内参的方法如下：

1. 根据单应性矩阵H，构建相应的投影矩阵P。

2. 对于每个图像点(x,y)，使用P将其投影到三维空间中的点(X,Y,Z)。

3. 根据三维空间中的点(X,Y,Z)和对应的图像点(x,y)，使用相机模型计算相机坐标系下的坐标(xc,yc,zc)。

4. 根据相机坐标系下的坐标(xc,yc,zc)，可得到相机内参矩阵K。

5. 相机内参矩阵K的形式为：

K = [f s cx
0 f cy
0 0 1]

其中，f为焦距，s为相机的skew参数，cx和cy为图像的中心点。

6. 相机内参矩阵K的计算可以使用SVD分解方法，具体实现可以使用MATLAB中的svd函数。

以下是MATLAB代码示例：

% 定义单应性矩阵H
H = ...

% 构建投影矩阵P
P = ...

% 投影点到三维空间中的点
[X,Y,Z] = ...

% 计算相机坐标系下的坐标
[xc,yc,zc] = ...

% 使用SVD方法计算相机内参矩阵K
[U,S,V] = svd([xc,yc,zc],'econ');
K = [S(1,1) S(1,2) S(1,3); 0 S(2,2) S(2,3); 0 0 S(3,3)];

% 显示相机内参矩阵K
disp(K);