相机标定得到的内参矩阵使用的代码

内参矩阵一般表示为一个3x3的矩阵K，其中K[0][0]表示x方向的焦距，K[1][1]表示y方向的焦距，K[0][2]表示图像中心点在x方向上的位置，K[1][2]表示图像中心点在y方向上的位置，K[2][2]固定为1。

使用OpenCV库可以很方便地读取和使用内参矩阵。假设内参矩阵已经存储在一个名为K的3x3矩阵中，以下是使用OpenCV库计算摄像机的投影矩阵P的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

# 读取外参矩阵
R = np.array([[r11, r12, r13], [r21, r22, r23], [r31, r32, r33]])
t = np.array([tx, ty, tz]).reshape(3, 1)

# 计算投影矩阵
P = np.dot(K, np.hstack((R, t)))

其中，fx表示x方向的焦距，fy表示y方向的焦距，cx表示图像中心点在x方向上的位置，cy表示图像中心点在y方向上的位置；r11、r12、r13、r21、r22、r23、r31、r32、r33分别表示外参矩阵中的旋转矩阵，tx、ty、tz表示外参矩阵中的平移向量。

使用以上代码，可以得到摄像机的投影矩阵P。

相关问题

python非标定法求相机的内参矩阵代码

相机的内参矩阵可以通过相机的标定来获得，非标定法则是通过一些几何关系，直接从图像中计算得到。

下面是用python实现非标定法求相机的内参矩阵的代码：

import numpy as np
import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('calibration.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 获取图像的行和列
rows,cols = gray.shape[:2]

# 检测角点
# 这里的参数 11,11 表示每行、每列的角点数目
ret,corners = cv2.findChessboardCorners(gray,(11,11),None)

# 如果检测到角点
if ret == True:
    # 亚像素级角点检测
    corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)

    # 绘制角点
    img = cv2.drawChessboardCorners(img,(11,11),corners2,ret)

    # 计算相机内参矩阵
    focal_length = 1.0   # 焦距
    camera_matrix = np.zeros((3,3), dtype=np.float32)
    camera_matrix[0,0] = focal_length*cols/2
    camera_matrix[1,1] = focal_length*rows/2
    camera_matrix[2,2] = 1.0
    camera_matrix[0,2] = cols/2
    camera_matrix[1,2] = rows/2

    # 输出相机内参矩阵
    print(camera_matrix)

    # 显示图像
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

else:
    print("角点检测失败")

这个代码会读取一张图片，检测其中的角点，然后通过这些角点计算相机的内参矩阵。其中，focal_length 表示相机的焦距，可以自己设置一个值。具体的计算方法可以参考OpenCV官方文档。

python相机内参矩阵标定

相机内参矩阵标定是计算机视觉中的一个重要问题，可以用于相机姿态估计、三维重建等应用。下面是一个使用 OpenCV 库进行标定的例子：

1. 准备标定板：在一个平面上粘贴黑白相间的正方形格子，保证每个格子大小相等，并且相邻两个格子颜色不同。标定板可以是任何形状，但必须包含足够的特征点。

2. 拍摄标定板：将相机对准标定板，拍摄多张照片，保证标定板的不同位置和姿态都被拍摄到。

3. 提取角点：使用 OpenCV 库中的 `findChessboardCorners()` 函数对每张照片进行角点提取。该函数会返回每张图片中角点的像素坐标。

4. 标定相机：使用 OpenCV 库中的 `calibrateCamera()` 函数进行相机标定。该函数需要提供每张照片中的角点像素坐标以及标定板的实际尺寸作为输入。函数会输出相机内参矩阵，畸变系数等信息。

下面是一个简单的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 设置标定板大小
board_size = (9, 6)

# 准备标定板对象
objp = np.zeros((np.prod(board_size), 3), dtype=np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 存储标定板角点像素坐标
img_points = []
# 存储标定板实际三维坐标
obj_points = []

# 读取标定板图片
img = cv2.imread('calibration.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 提取角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)

# 如果成功提取角点
if ret:
    # 存储角点像素坐标
    img_points.append(corners)
    # 存储标定板实际三维坐标
    obj_points.append(objp)
    
# 标定相机
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)

# 输出相机内参矩阵
print("Camera matrix: \n", mtx)

该代码会输出相机内参矩阵。需要注意的是，标定板的大小和形状需要与实际使用的标定板保持一致。