粒子群优化相机标定python代码链接

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种仿真生物学的优化算法。这种算法通常用于解决优化问题，例如最小化或最大化目标函数。

下面是一个使用 Python 实现粒子群优化的相机标定的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 目标函数
def objective(x):
    return (x[0] - 5)**2 + (x[1] - 5)**2

# 约束函数
def constraint1(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2 - 25

# 约束函数
def constraint2(x):
    return x[1] - 2*x[0] + 2

# 初始化粒子群
x0 = [0, 0]

# 约束
con1 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint1}
con2 = {'type': 'eq', 'fun': constraint2}
cons = [con1, con2]

# 优化
solution = minimize(objective, x0, method='SLSQP', constraints=cons)

# 结果
x = solution.x
print(x)

希望这个示例代码能帮到你！