相机内参矩阵K和fov的相互转换

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了相机内参矩阵K和fov的相互转换。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1、理论知识

相机内参矩阵K和fov的相互转换

相机内参矩阵K和fov的相互转换
fov  f  height之间关系

         从图可以很直观的看出fov_y 焦距f和图像高之间的关系,tan(fov_y/2) = 2/h / fy.所以正反向的转换过程就很直接。f以pixel为单位。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-508294.html

2、代码

def camera_intrinsic_transform(fov_x=45,fov_y=60,pixel_width=320,pixel_height=240):
    camera_intrinsics = np.zeros((3,4))
    camera_intrinsics[2,2] = 1
    camera_intrinsics[0,0] = (pixel_width/2.0)/math.tan(math.radians(fov_x/2.0))
    camera_intrinsics[0,2] = pixel_width/2.0
    camera_intrinsics[1,1] = (pixel_height/2.0)/math.tan(math.radians(fov_y/2.0))
    camera_intrinsics[1,2] = pixel_height/2.0
    return camera_intrinsics


def camera_intrinsic_fov(intrinsic):
    #计算FOV
    w, h = intrinsic[0][2]*2, intrinsic[1][2]*2
    fx, fy = intrinsic[0][0], intrinsic[1][1]
    # Go
    fov_x = np.rad2deg(2 * np.arctan2(w, 2 * fx))
    fov_y = np.rad2deg(2 * np.arctan2(h, 2 * fy))
    return fov_x, fov_y

到了这里,关于相机内参矩阵K和fov的相互转换的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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