python opencv 做内参的逆操作
时间: 2023-07-24 20:17:31 浏览: 40
Python OpenCV 中内参的逆操作通常是指将相机的内参矩阵转化为畸变参数和相机外参矩阵。可以通过使用 `cv2.calibrateCamera()` 函数计算相机的内参矩阵,并使用 `cv2.undistort()` 函数去除图像中的畸变。而将内参矩阵转化为畸变参数和相机外参矩阵,则可以使用 `cv2.calibrateCamera()` 函数的反函数 `cv2.decomposeProjectionMatrix()`。
具体来说,使用 `cv2.calibrateCamera()` 函数计算相机的内参矩阵:
``` python
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
```
其中,`objpoints` 和 `imgpoints` 分别是对应于相机内参矩阵的标定板上的三维点和图像上的二维点,`gray` 是标定板图像的灰度图像。
然后,使用 `cv2.undistort()` 函数去除图像中的畸变:
``` python
img = cv2.imread('image.png')
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)
```
其中,`newcameramtx` 是去除畸变后的相机内参矩阵,`roi` 是去除畸变后的图像的有效区域。
最后,使用 `cv2.decomposeProjectionMatrix()` 函数将相机内参矩阵转化为畸变参数和相机外参矩阵:
``` python
P = np.hstack((mtx, np.zeros((3,1))))
R, T, _, _, _, _, _ = cv2.decomposeProjectionMatrix(P)
```
其中,`R` 和 `T` 分别是相机的旋转矩阵和平移矩阵,可以用于将相机坐标系下的三维点转换为世界坐标系下的三维点。