相机内参和外参的含义
时间: 2024-06-08 10:08:17 浏览: 16
相机内参是相机的固定参数,包括内参矩阵和畸变参数矩阵。内参矩阵由焦距、主点坐标和像素大小决定,用于将相机坐标系中的点转换为像素坐标系中的点。畸变参数矩阵描述了相机镜头的径向和切向畸变。这些参数在相机出厂后是固定的,不会随着相机的运动或世界坐标系的变化而改变。
相机外参是描述相机在世界坐标系中的位姿和运动的参数。它由旋转矩阵和平移向量组成,用于将世界坐标系中的点转换为相机坐标系中的点。旋转矩阵描述相机的旋转姿态,平移向量描述相机的位置偏移。相机的外参会随着相机的运动或者场景中的物体运动而改变,因此可以用于描述动态场景或者相机的运动。
相关问题
相机的内参和外参矩阵
相机的内参矩阵是用来描述相机自身属性的矩阵,不同相机有不同的内参矩阵,需要通过标定才能确定这些参数。内参矩阵是一个3x3的矩阵。
相机的外参矩阵是用来描述相机坐标系与世界坐标系之间的变换关系的矩阵。它将世界坐标系下的点变换到相机坐标系下的表示。外参矩阵是一个3x4的矩阵,其中前三列表示相机的旋转矩阵,最后一列表示相机的平移向量。
综合起来,相机矩阵由内参矩阵和外参矩阵组成,它建立了三维点的齐次坐标到二维点的齐次坐标的变换关系。
除了内参矩阵和外参矩阵,还有畸变参数。畸变参数用来描述相机镜头的畸变效果,例如径向畸变和切向畸变。畸变参数与相机的内参矩阵和外参矩阵一起使用,来校正图像中的畸变。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [相机内参矩阵、外参矩阵、畸变矩阵](https://blog.csdn.net/qq_43742590/article/details/104109103)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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Python相机标定得到相机内参和外参
相机标定是用于确定相机内参和外参的过程,它是计算机视觉和机器人视觉中的重要步骤。在Python中,我们可以使用OpenCV库来进行相机标定。
以下是相机标定的大致步骤:
1. 收集相机标定所需的图像数据,这些图像应该包括不同位置和角度下的棋盘格图像。
2. 使用OpenCV中的findChessboardCorners函数来检测每个棋盘格角点的位置。
3. 使用calibrateCamera函数来计算相机的内参和畸变系数。该函数需要输入棋盘格图像的坐标和实际世界坐标。
4. 使用solvePnP函数来计算每个棋盘格图像的外参。该函数需要输入棋盘格图像的坐标和实际世界坐标。
下面是一个示例代码,用于标定相机并获取内参和外参:
```python
import cv2
import numpy as np
# 收集相机标定所需的图像数据
images = [...] # 棋盘格图像列表
objpoints = [] # 实际世界坐标列表
imgpoints = [] # 图像坐标列表
# 设置棋盘格的大小
pattern_size = (9, 6)
# 遍历每张图像
for img in images:
# 寻找棋盘格的角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(img, pattern_size, None)
# 如果找到棋盘格
if ret == True:
objpoints.append(...) # 将实际世界坐标添加到列表中
imgpoints.append(corners) # 将图像坐标添加到列表中
# 计算相机的内参和畸变系数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, img.shape[::-1], None, None)
# 计算每张棋盘格图像的外参
rmatrices = []
for i in range(len(objpoints)):
ret, rmat, tvec = cv2.solvePnP(objpoints[i], imgpoints[i], mtx, dist)
rmatrices.append(rmat)
```
在上面的代码中,我们首先使用findChessboardCorners函数来检测每张棋盘格图像中的角点位置,并将它们存储在imgpoints列表中。然后,我们构建一个实际世界坐标列表objpoints,该列表包含每个棋盘格的实际世界坐标。接下来,我们使用calibrateCamera函数计算相机的内参和畸变系数。最后,我们使用solvePnP函数来计算每个棋盘格图像的外参,将结果存储在rmatrices列表中。
通过运行上面的代码,我们可以得到相机的内参矩阵mtx和畸变系数dist,以及每个棋盘格图像的旋转矩阵rmatrices和平移向量tvecs。这些参数可以在后续的计算机视觉和机器人视觉应用中使用。
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