由相机内外参得到逆透视变换矩阵的python代码
时间: 2024-10-13 19:16:13 浏览: 20
在Python中,如果你想要计算出从相机内参(包括焦距、主点等)到逆透视变换矩阵(通常用于立体视觉或计算机视觉中的深度估计),你可以使用OpenCV库,它提供了一套完整的图像处理工具。以下是一个简单的示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def get_inverse_projection_matrix(fx, fy, cx, cy, height, width):
# 计算内参矩阵 K = [fx 0 cx; 0 fy cy; 0 0 1]
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
# 计算透视变化系数,这里假设是单视图场景,不需要偏置分量
P = K @ np.array([[width, 0, 0, 0], [0, height, 0, 0], [0, 0, -1, 0], [0, 0, -1, 1]])
# 取逆得到逆透视变换矩阵
inv_P = np.linalg.inv(P)
return inv_P
# 示例参数,假设单目相机
fx = 500.0 # 焦距(单位像素)
fy = 500.0 # 对角线焦距
cx = width / 2 # 主点横坐标(相对于图像宽度)
cy = height / 2 # 主点纵坐标(相对于图像高度)
height, width = 480, 640 # 图像尺寸
inverse_proj_matrix = get_inverse_projection_matrix(fx, fy, cx, cy, height, width)
print("逆透视变换矩阵:\n", inverse_proj_matrix)
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