在Python中如何获得无人机的内参和外参矩阵

获取无人机（或其他摄像头设备）的内参矩阵和外参矩阵的方法和获取相机的内参矩阵和外参矩阵的方法类似，都可以通过OpenCV库来实现，具体步骤如下：

1. 导入OpenCV库

import cv2

2. 读入无人机标定图像

img = cv2.imread("calibration.jpg")

3. 定义标定板的参数

num_corners_x = 9  # 横向内角点个数
num_corners_y = 6  # 纵向内角点个数
square_size = 26  # 标定板格子大小，单位mm

4. 检测标定板内角点

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (num_corners_x, num_corners_y), None)

5. 计算无人机的内参矩阵和畸变参数

objp = np.zeros((num_corners_x*num_corners_y, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:num_corners_x, 0:num_corners_y].T.reshape(-1, 2)
objp *= square_size
objpoints = []
imgpoints = []
objpoints.append(objp)
imgpoints.append(corners)
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

6. 计算无人机的外参矩阵

在获取无人机的外参矩阵时，需要通过其他传感器获取无人机的姿态信息，然后将姿态信息转换为旋转矩阵R和平移向量T，最终得到外参矩阵。具体转换方法可以根据无人机的传感器类型和数据格式进行选择。

# 以欧拉角为例，假设获取到的无人机姿态信息为yaw、pitch、roll，单位为弧度
R = cv2.Rodrigues(np.array([yaw, pitch, roll]))[0]
T = np.array([x, y, z]).reshape(-1, 1)
extrinsic_matrix = np.hstack((R, T))

其中，内参矩阵mtx和畸变参数dist就是无人机的内参矩阵，外参矩阵extrinsic_matrix就是无人机的外参矩阵。