相机内参原始及裁剪、缩放后的理论值计算

1. 相机内参理论值计算公式

先理解相机内参定义:像素焦距 fx fy 单位为pixel

可以直接理解为将相机焦距f = XX mm 换算成像素焦距fx = XX pixel

对于一个相机,sensor是1/2.8,比例为16:9,原始分辨率为3840*2160,镜头焦距为3.38mm

计算相机内参:

对于16:9的sensor,长、宽、对角线的比例为16:9:18.3576

sensor尺寸为1/2.8 inch,故对角线实际尺寸为16/2.8 mm

则sensor长、宽的实际尺寸为:16/2.8/18.3576*16 mm   16/2.8/18.3576*9 mm

换算成mm/pixel为:

u=16/2.8/18.3576*16/3840 mm/pixel = 0.001297

再将焦距mm通过此中间量换算为pixel:

fx = f/u = 3.38/0.001297 pixel = 2606 pixel

2. 再根据相机内参换算图像经过裁剪、缩放后的内参

先明确:内参为你的相机sensor+镜头的一套固有参数,不更换相机或镜头,内参并不会改变。将图像进行裁剪、缩放,本质是一系列比例变换,只需改变系数k而不影响后续计算。

则:

对于图像裁剪crop,每个像素代表的实际尺寸并不改变,即u不变,fx也不变;

对于图像缩放resize,每个像素代表的实际尺寸变了,即u变了,如果缩放比例为k1,则u变为u/k1,公式变为:fx_new = f/u*k1 = k1*fx

对于图像先crop,再resize,图像实际使用的sensor大小变了,每个像素代表的实际尺寸也变了。如果crop比例为k2,resize比例为k1,(注意:k1和k2都是相对于crop+resize变换前的图像)则u变为u/k1*k2,公式变为:fx_new = f/u*k1/k2 = fx*k1/k2

3. 实例:

A.3840*2160 resize成1280*720

k1 = 1280/3840 = 1/3

fx_new = 2606/3 = 868.7

B. 3840*2160 crop成2560*1440 再resize成1280*720

k1 = 1280/3840 = 1/3

k2 = 2560/3840 = 2/3

fx_new = 2606*1/3/(2/3) = 1303

<think>好的,我现在需要回答用户关于如何计算相机内参(intrinsics)的问题。首先,我需要理解用户的需求。他们可能是在进行计算机视觉或摄影测量方面的项目,需要了解相机校准的基本原理和具体步骤。用户提供的引用内容提到了内参矩阵K、图像缩放对参数的影响,以及通过FOV和图像大小计算内参的方法,这些应该是回答的重点。 首先,我得回忆相机内参的基本概念。内参矩阵K通常包括焦距(fx, fy)、主点(cx, cy)以及可能的畸变参数,但根据引用内容,这里主要讨论的是内参矩阵的结构。内参矩阵的作用是将3D点从相机坐标系投影到图像平面。正确的公式应该是: $$ K = \begin{bmatrix} f_x & 0 & c_x \\ 0 & f_y & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$ 接下来,根据用户提供的引用,特别是引用[2]和[4],我需要说明不同情况下如何计算这些参数。例如,当图像尺寸缩放时,内参如何调整,或者已知FOV和图像大小时如何计算fx和fy。 在引用[4]中,提到了通过FOV计算焦距的公式。例如,水平焦距fx = (图像宽度/2) / tan(水平FOV/2),垂直同理。这里需要注意单位是否一致,FOV通常以角度表示,计算时需要转换为弧度。此外,主点通常是图像的中心,即宽度和高度的一半,所以cx = width/2,cy = height/2。这部分需要详细解释,并给出示例。 然后,引用[2]讨论了图像缩放时如何调整内参。如果图像宽度缩放了sx倍,高度缩放了sy倍,那么新的fx' = fx * sx,fy' = fy * sy,主点cx' = cx * sx,cy' = cy * sy。但用户提供的示例代码中,当图像被缩放为原来的1/2和1/3时,内参的分母是缩放因子。比如,原宽度除以2,所以fx1 = fx0 / 2。这里需要注意,缩放因子是相对于原图的比例,例如,若宽度缩小一半,则每个像素在x方向的覆盖范围变大,因此焦距需要相应调整。这可能涉及到像素坐标系的缩放方式,比如是下采样还是其他方法。需要明确说明缩放因子和内参调整的关系。 此外,引用[3]提到内参矩阵的作用,需要简要说明各参数的意义,比如fx和fy代表焦距,cx和cy是主点坐标,这些参数如何影响投影过程。 用户可能还关心实际应用中的具体步骤,比如使用棋盘格进行标定的方法,或者如何利用已知的FOV和图像尺寸计算内参。例如,在Blender中设置相机参数时,如何根据给定的FOV得到内参矩阵,这部分可以结合引用[4]中的Python代码进行说明。 需要注意的是,用户的问题可能不仅限于理论公式,还包括实际操作中的注意事项,比如如何处理不同的分辨率、缩放时的取整问题(比如使用整除还是浮点除法),以及为什么外参和畸变参数在缩放时不需要调整。根据引用[2],外参涉及相机的位置和方向,与图像尺寸无关,而畸变参数可能和图像坐标系有关,但通常在缩放时保持不变,可能需要重新标定,但用户提供的引用指出不需要修改,因此需要确认这一点是否正确,或者在何种情况下成立。 可能的疑问点包括:当图像缩放时,是否所有情况下内参都按比例缩放?例如,如果是裁剪而不是缩放内参该如何调整?可能需要区分不同的图像处理方式对参数的影响。 此外,用户提供的示例代码中,当图像缩放时,内参的分母是缩放因子,这需要验证是否正确。例如,原图宽度为width0,缩放为width1 = width0 // 2,那么新的cx1 = cx0 / 2,这是否正确?假设原主点cx0在原始图像的中心,即width0/2,缩放后图像宽度为width0//2,则新的主点应该是(width0//2)/2,但根据示例中的计算,是cx0/2,如果cx0是原中心,即width0/2,那么新的cx1应该是 (width0/2)/2 = width0/(2*2) = width0/4,而新的图像宽度为width0//2,所以中心点应为(width0//2)/2,可能不等于width0/4,如果width0是偶数的话没问题,但如果是奇数可能会有取整问题。这里可能需要指出示例中的方法假设了原图尺寸能被缩放因子整除,或者使用的是浮点除法而非整除。需要明确说明这一点,并提醒用户注意缩放时的取整方式是否影响结果。 总结回答的结构应该是: 1. 内参矩阵的定义和组成,公式展示。 2. 计算方法: a. 通过标定板(如棋盘格)的传统方法。 b. 已知FOV和图像尺寸时的计算公式,结合引用[4]的代码。 c. 图像缩放时的调整方法,引用[2]的例子。 3. 注意事项,如单位转换、主点位置、缩放时的处理。 4. 相关问题,引导用户进一步学习。 需要确保LaTeX格式正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。同时,生成的相关问题需要围绕内参计算、应用、优化等方面展开。</think>### 相机内参计算方法 相机内参矩阵 $K$ 是描述相机光学特性的核心参数,其标准形式为: $$ K = \begin{bmatrix} f_x & 0 & c_x \\ 0 & f_y & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$ 其中: - $f_x, f_y$:焦距(以像素为单位),分别对应图像坐标系 $x$ 轴和 $y$ 轴方向。 - $c_x, c_y$:主点坐标(图像光心),通常为图像中心。 #### 1. 通过标定板计算内参 传统方法使用棋盘格标定板,通过多组3D-2D点对应关系,利用张正友标定法求解内参矩阵和畸变参数。步骤如下: 1. 拍摄多角度棋盘格图像。 2. 提取角点坐标。 3. 使用最小二乘法或优化算法求解 $K$ 和畸变系数[^3]。 #### 2. 通过FOV和图像尺寸计算内参 若已知相机的水平和垂直视场角(FOV)及图像分辨率,可推导焦距和主点: - **焦距公式**: $$ f_x = \frac{\text{图像宽度}/2}{\tan(\text{水平FOV}/2)}, \quad f_y = \frac{\text{图像高度}/2}{\tan(\text{垂直FOV}/2)} $$ - **主点**:通常取图像中心,即 $c_x = \text{宽度}/2$,$c_y = \text{高度}/2$。 例如,当水平FOV为60度、图像宽度320像素时: ```python hfov = 60 pixel_width = 320 fx = (pixel_width / 2) / math.tan(math.radians(hfov / 2)) # 计算fx ``` #### 3. 图像缩放时的内参调整 若图像尺寸缩放(如宽缩为原1/2,高缩为原1/3),内参需同步调整: - **新焦距**:$f_x' = f_x \cdot s_x$,$f_y' = f_y \cdot s_y$($s_x, s_y$为宽高缩放比例)。 - **新主点**:$c_x' = c_x \cdot s_x$,$c_y' = c_y \cdot s_y$[^2]。 例如,原内参 $f_x=1000$、宽1600像素,缩放为1/2后: $$ f_x' = 1000 / 2 = 500, \quad c_x' = (1600/2) / 2 = 400 $$ #### 注意事项 - **单位一致性**:FOV需转换为弧度计算。 - **主点精度**:图像尺寸为奇数时,主点可能需取整。 - **外参与畸变参数**:缩放时外参(旋转平移)和畸变参数无需修改[^2]。 --- ### 相关问题 1. 如何验证相机内参的准确性? 2. 图像裁剪缩放的调整方法有何不同? 3. 内参矩阵在三维重建中的作用是什么? 4. 如何通过标定板计算相机的畸变参数?
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