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理想化相机模型的相机内参

文章目录

  • 理想化相机模型的相机内参计算
    • 1. 相机内参定义
    • 2. 根据视角和图像分辨率计算相机内参
      • 2.1 计算焦距 fx 和 fy
      • 2.2 计算主点 cx 和 cy
    • 3. 示例计算
      • 3.1 计算 fx
      • 3.2 假设 fy = fx(因为没有垂直视场角的信息)
      • 3.3 计算主点
    • 4. 相机内参矩阵

理想化相机模型的相机内参计算

在理想化的相机模型中,假设没有畸变,计算相机内参可以根据图像的分辨率和相机的视角(视场角,FOV)来进行。相机内参通常由焦距(fx, fy)和主点(cx, cy)组成,这些参数可以通过以下方式计算:

1. 相机内参定义

  • fx, fy: 焦距,单位通常是像素。表示相机在x和y方向上的焦距。
  • cx, cy: 主点,通常是图像中心点的坐标。

2. 根据视角和图像分辨率计算相机内参

假设你有一个理想化的相机模型,已知图像的宽度(W)、高度(H)和水平视场角(Horizontal FOV, θ h θ_h θh),你可以计算相机内参如下:

2.1 计算焦距 fx 和 fy

水平视场角 θ h θ_h θh 通常是已知的。可以通过以下公式计算焦距 fx:

f x = W 2 ⋅ tan ⁡ ( θ h 2 ) fx = \frac{W}{2 \cdot \tan(\frac{\theta_h}{2})} fx=2tan(2θh)W

对于垂直视场角 θ v θ_v θv,如果已知,也可以计算 fy。否则,可以假设像素是方形的,即 fx = fy:

f y = H 2 ⋅ tan ⁡ ( θ v 2 ) fy = \frac{H}{2 \cdot \tan(\frac{\theta_v}{2})} fy=

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