相机视角与内参的关系

相机视角与内参的关系

  • 在针孔相机模型下,已知相机的Sensor输出的分辨率,如果我们有一个相机的内参,如何通过内参来估算相机的视角;反之,如果有相机的视角,怎么估算相机的内参。

注:此处的计算只能是估算,是基于理论针孔模型的假设,但是可以作为一个大概的参考

1. 针孔成像模型

如图,针孔成像模型的示意图


image.png

其中参数:

  • W - 表示相机横向分辨率
  • c_x - 表示相机横向中心值【对应内参中的c_x
  • \alpha_1,\alpha_1 - 组成相机的视野Fov

箭头x表示相机坐标系X正方向

2. 相机内参与模型

针孔相机的内参模型为
K=\begin{bmatrix} f_x & 0 & c_x\\ 0 & f_y & c_y\\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}\\

相机投影模型

u=f_x\cdot x + c_x
当z==1时,
x=(u-c_x)/f_x
在相机边界时
L_1=(W-c_x)/f_x\\ L_2=(0-c_x)/f_x
由图知:
tan(\alpha_1)=L_1/Z=L_1
tan(\alpha_2)=L_2/Z=L_2
所以水平视角
\begin{aligned} FOV_h&=arctan(L_1)+arctan(L_2) \\ &=arctan(\frac{W-c_x}{f_x})+arctan(\frac{-c_x}{f_x}) \end{aligned}

  • 一般在近似计算时,可直接如下计算

FOV_h=2 \cdot arctan(\frac{W}{2\cdot f_x})\\ FOV_v=2 \cdot arctan(\frac{H}{2\cdot f_y})

已知视角求内参

根据上面简化算法,已知视角的情况下,可以计算内参
\begin{aligned}f_x&=\frac{W}{2\cdot tan(FOV_h/2)}\\ f_y&=\frac{H}{2\cdot tan(FOV_v/2)}\\ c_x&=W/2\\ c_y&=H/2\end{aligned}

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