问动态摄像机校准OpenCV python3

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我假设您使用undistort函数首先使图像不失真，然后使用旋转向量(rcvt)和平移向量(tvct)以及distortCoeffs来获得世界坐标。由于rvct和tvct将根据用于校准的(棋盘的)正方形大小而变化，因此只能在该特定高度获得正确的坐标。

克服这个问题的一个聪明的方法是很容易地消除旋转向量和平移向量。

由于摄像机校准常数在任何高度/旋转下都保持不变，因此可以在此使用。此外，不是每2秒校准一次(这会消耗太多CPU)，而是直接使用下面的方法获取值！

假设(img_x, img_y)是您需要转换为世界坐标(world_x, world_y)的图像坐标，cameraMatrix是您的相机矩阵。对于此方法，您需要知道distance_cam，即对象与摄影机的垂直距离。

使用python和opencv，使用以下代码：

import numpy as np
from numpy.linalg import inv

img_x, img_y = 20, 30 # your image coordinates go here
world_coord = np.array([[img_x], [img_y], [1]]) # create a 3x1 matrix
world_coord = inv(cameraMatrix) * world_coord # use formula cameraMatrix^(-1)*coordinates
world_coord = world_coord * distance_cam 
world_x = world_coord[0][0]
world_y = world_coord[1][1]
print(world_x, world_y)

起初，我们可能没有意识到世界坐标中的单位并不重要。在乘以相机矩阵的倒数之后，你已经定义了x/z的比率，它是无单位的。因此，您可以选择任何单位的distance_cam，最终结果将以distance_cam为单位，也就是说，如果distance_cam以mm为单位，那么world_x, world_y也将以mm为单位。