织梦做泰文网站,wordpress entware,wordpress 主题 地图,山东省品牌专业群建设网站文章目录 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 fy2.2 计算主点 cx 和 cy3. 示例计算3.1 计算 fx3.2 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… 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 fy2.2 计算主点 cx 和 cy 3. 示例计算3.1 计算 fx3.2 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=2⋅tan(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=
