我可以使用Python中的OpenCV计算相机校准。但是，我真正需要的是投影矩阵。从文档中看方程，看起来这是P = K[R|T]，其中K是内在矩阵，R是旋转矩阵，T是平移向量。这是我为计算投影矩阵而编写的代码：
ret, matrix, distCoef, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([world_points], [corners], gray.shape[::-1], flags=cv2.CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS)
K = matrix
R = cv2.Rodrigues(rvecs[0])[0]
T = tvecs[0]
RT = np.concatenate((R,T),axis=1)
P = np.dot(K, RT)
这是对的吗？根据我的理解，我应该能够通过做P * [x; Ÿ; Z者除外; 1]其中（x，y，z）是世界点，输出应该是相应的像素坐标。我试过这个，但输出看起来非常错误。这是否意味着它是一个糟糕的校准，还是我错误地构造了P？
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我想我修好了 - 事实证明，我给了calibrateCamera（）一些不好的参数。我在很大程度上基于OpenCV示例文件夹附带的calibrate.py重写了代码。我遵循了我在原帖中提到的其余概念（构建P，检查重投影错误等），现在它给了我更多合理的结果。