利用相机内参计算重投影坐标python代码

下面是一个计算重投影坐标的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义相机内参
fx = 500
fy = 500
cx = 300
cy = 300

# 定义三维点的坐标
point_3d = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 1, 1]])

# 定义三维点的姿态（旋转矩阵和平移向量）
rvec = np.array([[0, 0, 0]])
tvec = np.array([[0, 0, 0]])

# 计算重投影坐标
point_2d, _ = cv2.projectPoints(point_3d, rvec, tvec, cameraMatrix=np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]), distCoeffs=np.zeros((4, 1)))

# 输出重投影坐标
print(point_2d)

注意：上述代码中的参数均为示例，实际应用中需要根据实际情况修改。

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相机内参重投影误差python代码

重投影误差是指将 3D 物体投影到 2D 平面上时，投影坐标与实际测量坐标之间的差异。下面是一个计算相机内参重投影误差的 Python 代码示例：

import numpy as np

# 计算重投影误差
def reprojection_error(points_3d, points_2d, K, R, t):
  points_3d = points_3d.T
  points_2d = points_2d.T
  num_points = points_3d.shape[1]
  
  # 重投影到 2D 平面
  points_3d_hom = np.vstack((points_3d, np.ones((1, num_points))))
  points_2d_reproj = np.dot(K, np.dot(R, points_3d_hom) + t)
  points_2d_reproj /= points_2d_reproj[2, :]
  
  # 计算误差
  error = points_2d - points_2d_reproj
  error = np.sqrt(np.sum(error**2, axis=0))
  return np.mean(error)

其中，`points_3d` 是 3D 点的坐标数组，`points_2d` 是 2D 点的坐标数组，`K` 是相机的内参矩阵，`R` 是相机的旋转矩阵，`t` 是相机的平移向量。

相机标定重投影误差python代码

好的，在 python 中，可以使用以下方式计算相机标定重投影误差：

1. 首先，需要安装 opencv 库，然后使用如下代码导入它：

import cv2

2. 然后，载入标定的相机内参和畸变系数。例如：

K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

其中，`fx` 和 `fy` 是相机的焦距，`cx` 和 `cy` 是相机的中心坐标，`k1`、`k2`、`k3` 是畸变系数，`p1` 和 `p2` 是扭曲系数。

3. 定义世界坐标系下的棋盘角点坐标，例如：

obj_points = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 0, 0], [3, 0, 0],
                       [0, 1, 0], [1, 1, 0], [2, 1, 0], [3, 1, 0],
                       [0, 2, 0], [1, 2, 0], [2, 2, 0], [3, 2, 0],
                       [0, 3, 0], [1, 3, 0], [2, 3, 0], [3, 3, 0]])

这里定义的是一个 4x4 的棋盘，每个角点的坐标为 (0,0,0)、(1,0,0)、(2,0,0) 等。

4. 将世界坐标系下的棋盘角点坐标转换为相机坐标系下的坐标，使用如下代码：

img_points, _ = cv2.projectPoints(obj_points, rvec, tvec, K, dist)

其中，`rvec` 是相机坐标系下的旋转向