python用代码实现根据图像获取摄像机的内参矩阵和外参矩阵

可以使用OpenCV库来实现该功能。以下是一段示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 定义棋盘格的规格
num_corners = (6, 9)

# 检测角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(img, num_corners)

# 计算内参矩阵和畸变系数
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
obj_points = np.zeros((np.prod(num_corners), 3), dtype=np.float32)
obj_points[:, :2] = np.mgrid[0:num_corners[0], 0:num_corners[1]].T.reshape(-1, 2)
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([obj_points], [corners], gray.shape[::-1], None, None)

# 计算外参矩阵
rmat, _ = cv2.Rodrigues(rvecs)
proj_matrix = np.hstack((rmat, tvecs))
euler_angles = cv2.decomposeProjectionMatrix(proj_matrix)[6]

# 输出结果
print("内参矩阵：\n", mtx)
print("畸变系数：\n", dist)
print("旋转向量：\n", rvecs)
print("平移向量：\n", tvecs)
print("欧拉角：\n", euler_angles)

在上述代码中，我们首先读取图像，并使用`cv2.findChessboardCorners()`函数检测棋盘格的角点。然后，使用这些角点计算摄像机的内参矩阵和畸变系数。最后，我们使用`cv2.calibrateCamera()`函数计算摄像机的外参矩阵，并输出所有结果。

需要注意的是，这段代码仅适用于棋盘格标定，如果您使用其他标定板或者自己制作标定板，需要修改代码中的棋盘格规格和角点坐标。