opencv 求相机内外参数

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，其中包括了摄像头校准的功能，用于获取相机的内参矩阵（Intrinsic Parameters）和外参矩阵（Extrinsic Parameters）。这两个参数对图像处理和三维重建至关重要。

1. 内参矩阵（Intrinsic Matrix/Kinect Matrix）描述了相机内部的几何特性，包括焦距、主点坐标（即光学中心的位置）、像素尺寸等。它通常表示为一个3x3矩阵，如下：

   K = [fx 0 cx; 0 fy cy; 0 0 1]

其中fx和fy是相机的 focal lengths，cx和cy是主点（principal point）的坐标，单位是像素值。

2. 外参矩阵（Extrinsic Matrix/Rigid Transformation Matrix）也称为旋转和平移矩阵，代表了相机相对于世界或其他参考帧的位置和方向。它由旋转矩阵R和平移向量t组成，表示为4x4矩阵：

   R|t = | r11 r12 r13 t1 |
       | r21 r22 r23 t2 |
       | r31 r32 r33 t3 |
       |   0   0   0   1  |

这里rij是旋转矩阵的元素，而ti是相机沿各轴的位移。

为了求得这些参数，OpenCV提供了函数如`calibrateCamera()`，它需要一组二维特征点（通常是通过SIFT、SURF等特征检测得到）以及它们在图像中的对应三维点作为输入数据，然后通过优化算法估计出最佳的内参和外参组合。如果你有一组这样的数据，你可以按照以下步骤操作：

1. **采集样本**：拍摄一系列包含标记物（如棋盘格）的照片，保证在不同的视角下都有标记物清晰可见。
2. **特征检测**：识别照片中的关键点并测量其在图像中的位置。
3. **配准**：找到特征点在三维空间中的实际位置。
4. **调参**：使用`calibrateCamera()`计算内参和外参。