如何解决如何根据数据估算相机的固有属性？
在给定3D点云的情况下，我正在尝试从单个RGB图像（全景）进行相机校准
可以使用Bouguet’s camera calibration Toolbox来估计内在属性矩阵，但是正如我所说的，我只有一个图像，并且该图像只有一个点云。
因此，了解2D图像坐标，外部属性和3D世界坐标后，如何估算其固有属性？
OpenCV（https://docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html）中的initCameraMatrix2D函数似乎与Bouguet的相机校准工具箱的工作方式相同，并且需要同一对象的多张图像
我正在研究实现Direct linear transformation DLT的Levenberg–Marquardt algorithm和https://drive.google.com/file/d/1gDW9zRmd0jF_7tHPqM0RgChBWz-dwPe1 但似乎都使用针孔相机模型，因此找到了3D和2D点之间的线性变换
解决方法
我找不到半年的源代码，但从头开始
cx，cy是光学中心，以像素为单位的宽度/ 2，高度/ 2
fx = fy是焦距（以像素为单位）（从相机到图像平面或旋转轴的距离）
如果您知道从相机到相机的图像距离例如为30cm，并且它捕获具有16x10cm和1920x1200像素的图像，则像素大小为100mm / 1200 = 1 / 12mm，相机距离（fx，fy）将为300mm * 12px / 1mm = 3600px，图像中心为cx = 1920/2 = 960，cy = 1200/2 = 600。我假设像素为正方形，并且摄像头传感器位于光轴的中心。
您可以通过以像素为单位的图像大小和测得的视角来获得焦距。
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