已知相机到图像中心点对应距离，相机内参求相机到图片某物体的实际距离

已知相机到图像中心点对应距离，相机内参和物体在图片上的像素坐标，可以通过三角测距的方法计算出相机到图片某物体的实际距离。

具体实现方法如下：

1. 根据相机的内参矩阵，将物体的像素坐标转换为相机坐标系下的坐标。假设物体在图片上的像素坐标为(u,v)，则该点在相机坐标系下的坐标为：

Xc = inv(K) * [u;v;1] * d

其中，inv(K)表示K的逆矩阵，d为相机到图像中心点对应点的距离。这里的[u;v;1]表示图片上的点在齐次坐标下的坐标。

2. 根据相机的外参矩阵，将物体在相机坐标系下的坐标转换为世界坐标系下的坐标。假设相机的旋转矩阵为R，平移向量为T，则物体在世界坐标系下的坐标为：

Xw = R * Xc + T

3. 根据三角形的定理，可以计算出相机到物体的距离。假设物体的实际大小为s，物体在图片上的像素大小为h，则相机到物体的距离为：

distance = s * d / h

其中，s、d和h的单位应该保持一致。

需要注意的是，该方法实现的精度受到相机的内参和外参精度、物体大小和图片像素精度等因素的影响。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行调整并进行精度测试。

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已知相机到图像中心点对应距离，相机内参求相机到图片某点对应点距离

已知相机到图像中心点对应距离（即相机的焦距），以及相机的内参，可以求出相机到图片的某点对应点的距离。

假设相机的焦距为f，图片上某点的像素坐标为(u,v)，相机的内参矩阵为K。则该点在相机坐标系下的坐标为：

Xc = inv(K) * [u;v;1] * d

其中，inv(K)表示K的逆矩阵，d为相机到图像中心点对应点的距离。这里的[u;v;1]表示图片上的点在齐次坐标下的坐标。

然后，将该点在相机坐标系下的坐标转换为世界坐标系下的坐标，即：

Xw = R * Xc + T

其中，R为相机的旋转矩阵，T为相机的平移向量。

最后，可以计算相机到该点对应点的距离，即：

distance = sqrt(Xw(1)^2 + Xw(2)^2 + Xw(3)^2)

其中，Xw(1)、Xw(2)、Xw(3)分别表示Xw向量的三个分量。

需要注意的是，该方法计算的是相机到图片上某点对应点的距离，而不是物体到相机的距离。如果需要计算物体到相机的距离，还需要知道物体在世界坐标系下的位置。