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。

相关问题

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。

opencv fisheye 内参

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，其中包含了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。而Fisheye镜头是一种广角镜头，它可以提供非常大的视场角度。

在OpenCV中，使用Fisheye镜头进行图像校正时，需要使用相机的内参。相机的内参包括焦距、主点坐标和畸变系数等参数，用于描述相机的成像特性。

具体来说，Fisheye镜头的内参包括以下几个参数：
1. 焦距（focal length）：表示相机的焦距，通常以像素为单位。
2. 主点坐标（principal point）：表示相机光轴与图像平面的交点坐标。
3. 畸变系数（distortion coefficients）：用于描述镜头畸变的参数，包括径向畸变和切向畸变。

通过使用这些内参，可以对Fisheye镜头拍摄的图像进行校正，去除图像中的畸变，使得图像更加真实和准确。