相机焦距f与内参fy与fx的关系

相机焦距f与内参fy与fx的关系可以用相机成像模型来表示，常用的模型有针孔相机模型和透视相机模型。

对于针孔相机模型，在垂直平面上，有以下公式：

y = f * Y / Z

其中，y为图像上的像素坐标，Y为实际世界中的物体坐标，Z为物体到相机的距离，f为相机的焦距。

根据相似三角形原理，可以得到：

y / fy = Y / Z

因此，fy = f / dpx

其中，dpx为像素尺寸。

同理，在水平平面上有：

x / fx = X / Z

因此，fx = f / dpy

其中，dpy为像素尺寸。

综上所述，相机焦距f与内参fy与fx的关系为：

fy = f / dpx

fx = f / dpy

相关问题

相机初始参数和内参矩阵的关系

### 回答1：
相机初始参数包括相机的焦距、主点、像素尺寸等，而内参矩阵是一个3x3的矩阵，包含了相机的焦距、主点和像素尺寸等信息，它们之间是有关系的。具体来说，内参矩阵K的元素如下所示：

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

其中fx和fy是相机在x和y方向上的焦距，cx和cy是主点的坐标。可以看出，相机初始参数中的焦距和主点就对应了内参矩阵中的fx、fy和cx、cy。因此，我们可以通过相机初始参数来构造出内参矩阵。

### 回答2：
相机的初始参数是指相机在出厂时的默认配置参数，包括焦距、畸变系数、图像中心点等。而内参矩阵是用来描述相机的内部成像过程的矩阵，包括焦距、图像中心和像素间距等信息。

内参矩阵与相机初始参数之间有一定的联系。在相机标定过程中，我们可以通过使用一组特殊的标定板，将其放在相机视野内，并通过测量对应的图像点与物理世界中的点之间的对应关系，来估计相机的内参矩阵。

在这个标定过程中，我们需要使用相机初始参数的初始值作为标定的初始估计值。然后，通过对标定图像进行一系列的处理和计算，例如通过重投影误差最小化等方法，来优化内参矩阵的估计值，使其尽可能地接近真实值。

因此，相机初始参数提供了估计内参矩阵的初始值，而内参矩阵则通过标定过程进行优化来得到准确的相机内参值。这种关系使得我们能够通过标定来确定相机的内部成像机制，从而在进行图像处理和计算机视觉任务时，能够更准确地进行相关的处理和分析。

### 回答3：
相机初始参数和内参矩阵是相机标定过程中的两个重要概念。

相机初始参数是指相机在出厂时的设定参数，主要包括焦距、光心位置、像素尺寸和畸变参数等。这些参数是相机的固有属性，可以用来描述相机对物体的成像特性。相机初始参数的设定需要在出厂时进行，一般无法通过软件调整。

内参矩阵是相机成像模型中的重要参数，用于描述相机平面与物体实际尺寸之间的关系，也可以用来校正图像的畸变。内参矩阵一般为3x3的矩阵，包括焦距、光心位置和像素尺寸等信息。内参矩阵的值可以通过相机标定得到，也可以通过相机初始参数计算得到。

相机初始参数和内参矩阵之间的关系是，内参矩阵的某些参数和相机初始参数是一致的，如焦距、光心位置和像素尺寸。这是因为相机初始参数是出厂时设定的固定参数，而内参矩阵是用来描述相机成像特性的，其中包括了相机初始参数的一些信息。

相机标定时，通过拍摄一系列已知尺寸的标定板图像，结合相机初始参数和内参矩阵的方程组求解，可以得到相机的内参矩阵。内参矩阵包含了更详细的相机成像特性信息，可以用来进行更精确的图像处理和计算。

总的来说，相机初始参数和内参矩阵都是描述相机成像特性的重要参数，但相机初始参数是固定的出厂参数，而内参矩阵是通过标定得到的更精确的参数，两者之间存在一定的关系。

相机fx fy cx cy什么意思

相机的 fx、fy、cx、cy 是相机内参（Intrinsic Parameters）中的一部分，用来描述相机的内部特性和几何结构。

- fx 和 fy 是相机的焦距（focal length）在像素单位下的水平和垂直方向上的投影比例系数。它们表示了相机成像的缩放效果，通常是以像素为单位进行测量。
- cx 和 cy 是相机光心（principal point）在像素坐标系下的水平和垂直方向上的位置。它们表示了相机成像中心在图像上的位置。

通过这四个参数，我们可以定义一个相机的内参矩阵 K，其形式为：

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

内参矩阵 K 可以用于将三维世界坐标点投影到二维图像平面上，或进行相机坐标系与像素坐标系之间的转换。这些参数通常是由相机制造商提供或通过相机标定（calibration）过程获取的。