Question

我正在尝试使用Python 2.7中的OpenCV 2.4为我的相机计算projection_matrix（我正在使用ps eye）。我需要cv2.triangulatePoints（）。我已经使用cv2.calibrateCamera（）（使用来自OpenCV示例的calibrate.py）进行了校准，所以我有rms，camera_matrix，dist_coefs，rvecs和tvecs。

但我实际上从这些参数计算projection_matrix有问题（我没有在网上找到任何Python示例）。

PS：我是否需要校准每个ps眼睛相机？我有3个，我想跟踪3D空间中的物体。

Answer 1

如果您只有一台摄像机，则投影矩阵应等于camera_matrix。只有一个并发症。

cv2.triangulatePoints定义为使用2个不同摄像头的2个视图。

文档还说明了

该函数重建三维点（均匀的通过立体相机使用他们的观察结果。投影矩阵可以从 stereoRectify（）。
获得

所以，是的，您必须校准每个摄像机并校准每对摄像机，以便从一个摄像机检索每个摄像机矩阵和旋转矩阵以及平移矢量到＃34;主摄像机＆＃34;。

对于给定的几个相机，K1和K2相机矩阵，确实

主摄像机的投影矩阵（摄像机是世界参考系统）是

P1 = K1*[I | z]

其中I是identy矩阵，z是第四列中的0,0,0向量。你可能会想到像

这样的东西

  1 0 0 0
  0 1 0 0 
  0 0 1 0

如果R是两个摄像机之间的旋转矩阵，那么两个摄像机之间的距离是，第二个投影矩阵是

P2 = K2*[R | t]

在python中，如果你无法从stereoRectify中获取矩阵，那么手动执行它的一种方法是

import numpy as np
P = np.concatenate((np.dot(K,R),np.dot(K,t)), axis = 1)

如何在python中计算OpenCV相机projectionMatrix

1 个答案: