相机内参opencv

相机内参是指描述相机成像过程中的内部参数，包括焦距、主点坐标和像素大小等信息。在OpenCV中，相机内参通常用一个3x3的矩阵K来表示，即相机矩阵。相机矩阵的主要作用是将物理世界坐标系下的点转换到图像坐标系下。其中，相机矩阵K的元素包括：
1. fx, fy：相机的焦距，通常以像素为单位。
2. cx, cy：主点坐标，即图像的中心点坐标。
3. s：图像畸变的参数，通常取0。

在OpenCV中，可以通过调用函数cv::calibrateCamera()或cv::initCameraMatrix2D()来计算相机矩阵。其中，cv::calibrateCamera()函数可以同时计算相机矩阵和畸变参数，而cv::initCameraMatrix2D()函数只能计算相机矩阵。

相关问题

lm优化内参 opencv

LM（Levenberg-Marquardt）优化算法是一种非线性最小二乘优化算法，它可以用于求解非线性最小二乘问题，例如相机标定中的内参优化。

在OpenCV中，可以使用cv::calibrateCamera函数进行相机标定，其中就包括了内参的优化过程。该函数采用了基于LM优化算法的Levenberg-Marquardt算法来求解非线性最小二乘问题，从而得到准确的相机内参。

具体来说，cv::calibrateCamera函数通过对一组已知的三维物体点和对应的二维图像点进行标定，得到相机的内参矩阵、畸变系数等参数。在优化内参的过程中，该函数使用了LM算法，通过不断调整内参矩阵和畸变系数，使得模型预测的二维图像点与实际观测到的二维图像点之间的误差最小。

总的来说，OpenCV中的相机标定函数cv::calibrateCamera使用了基于LM优化算法的Levenberg-Marquardt算法来实现内参的优化，从而得到准确的相机内参。

opencv求相机内参

要求相机内参，你需要使用相机标定技术。标定过程中需要使用一组已知的世界坐标系下的点，通过相机拍摄这些点得到它们在相机坐标系下的像素坐标，进而求解相机内参矩阵。

OpenCV提供了相机标定函数`cv2.calibrateCamera()`来帮助你求解相机内参。具体步骤如下：

1. 准备标定板：通过在标定板上安装黑白相间的棋盘格或者圆点等特征点，确保标定板的二维信息已知。
2. 拍摄标定板：使用相机拍摄多张标定板的照片，注意不同拍摄角度、距离和姿态等的变化。将每张照片中标定板的角点提取出来，用于后续标定。
3. 求解相机内参：将标定板的三维坐标和对应的二维图像坐标输入到`cv2.calibrateCamera()`函数中，该函数会自动求解相机内参矩阵。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 准备标定板
board_size = (9, 6)
square_size = 1  # 代表标定板方格的大小
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) * square_size

# 拍摄标定板
img_points = []  # 存储每张图片中的角点
obj_points = []  # 存储标定板的三维坐标
img = cv2.imread('calibration.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
if ret:
    img_points.append(corners)
    obj_points.append(objp)

# 求解相机内参
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('相机内参矩阵：')
print(mtx)

注意，标定板的大小和方格大小需要根据实际情况进行调整。另外，求解的相机内参矩阵包含了相机的焦距、主点位置、畸变系数等信息，可以用于后续的相机校正、立体视觉等应用。