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从图像信息中获得摄像机内参数矩阵.docx

发布时间：2022-05-31 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.03M 资料格式：docx 举报 版权申诉
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    如何根据相机的参数知道摄像机的内参数矩阵
    如何根据相机的参数知道摄像机的内参数矩阵 转载 2013 年 11 月 19 日 16:08:34  939 摄像机的透视投影模型（即针孔成像模型）： 设 OXYZ 为世界坐标系，uv 为以像素为单位的图像坐标系。如果物点 P 在 世界坐标系下的坐标为（X,Y,Z）,对应的图像点 p 在图像坐标系的坐标为（u，v）， 可以有： 在该式中，fu、fv、u0、v0 只与摄像机内部参数有关，故称矩阵 M1 为内参数 矩阵。 其中 fu ＝ f/dX ,fv = f/dY ,分别称为 u 轴和 v 轴上的归一化焦距；f 是相机 的焦距，dX 和 dY 分别表示传感器 u 轴和 v 轴上单位像素的尺寸大小。 u0 和 v0 则表示的是光学中心，即摄像机光轴与图像平面的交点，通常位于 图像中心处，故其值常取分辨率的一半。 现以 NiKon D700 相机为例进行求解其内参数矩阵： 就算大家身边没有这款相机也无所谓，可以在网上百度一下，很方便的就知道其 一些参数—— 焦距 f = 35mm 最高分辨率：4256×2832 传感器尺寸： 36.0×23.9 mm
    根据以上定义可以有： u0 = 4256/2 = 2128 v0 = 2832/2 = 1416 dx = 36.0/4256 dy = 23.9/2832 fu = f/dx = 4137.8 fv = f/dy = 4147.3 该模型中其他一些参数的含义解释： 为投影深度，其几何意义是目标点 P 在摄像机坐标系中坐标的 Z 分量，一般情 况下，该值令为 1. R，t 则构成了摄像机的外参数矩阵，分别称为旋转矩阵和平移矩阵。R 是一个 3X3 的矩阵，t 则是一个 3X1 的矩阵。R 可以使用四元素法表示也可以使用欧拉 角表示，各有各的好处。 摄像机的仿真，可以简单的认为是对内外参数的仿真。只要理解了以上模型中各 个量的含义，就可以很容易的模拟一个摄像机。 本文来自 CSDN 博客，转载请标明出处： http://blog.csdn.net/hjchjc520/archive/2009/04/28/4133515.aspx
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