python BA求解相机外参代码

相机外参指的是相机在世界坐标系中的位置和朝向，通常用旋转矩阵和平移向量表示。在求解相机外参时，通常需要用到相机内参以及一些标定板的三维坐标和对应的图像点。

以下是一个使用 OpenCV 库来求解相机外参的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 定义标定板的三维坐标
obj_pts = np.zeros((6*8, 3), np.float32)
obj_pts[:, :2] = np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2) * 30

# 读取标定板的图像
img = cv2.imread('calibration.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 读取相机内参
mtx = np.loadtxt('camera_matrix.txt')

# 读取标定板的图像点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (8, 6), None)
if ret:
    # 求解相机外参
    ret, rvecs, tvecs = cv2.solvePnP(obj_pts, corners, mtx, None)

    # 将旋转向量转化为旋转矩阵
    R, _ = cv2.Rodrigues(rvecs)

    # 打印相机外参
    print('旋转矩阵：\n', R)
    print('平移向量：\n', tvecs)
else:
    print('未找到标定板！')

需要注意的是，这里假设已经通过相机标定得到了相机内参，即相机的焦距和主点位置等参数，并将其保存在 `camera_matrix.txt` 文件中。同时，还需要提前定义标定板的三维坐标 `obj_pts`，这里假设标定板上每个格子的大小为 30mm，共有 8 行 6 列格子。

在代码中，使用 `cv2.findChessboardCorners()` 函数来检测标定板的图像点，然后通过 `cv2.solvePnP()` 函数来求解相机外参。最后将旋转向量转化为旋转矩阵，并打印出旋转矩阵和平移向量即可。