前言：在 Blender 的图形化界面中，没有直接的选项可以导出渲染图片的外参矩阵。你可以通过 Python API 来获取并导出相机的外参矩阵。

1.单张照片

import numpy as np   
import bpy
# 获取当前活动相机
cam = bpy.context.scene.camera
# 获取相机的外参矩阵
matrix_world = cam.matrix_world
# 将矩阵转换为 numpy 数组
matrix_np = np.array(matrix_world)
# 保存到文件
np.savetxt('E:\\matrix.txt', matrix_np)

2.多张照片（视频）

import bpy
import numpy as np# 获取当前场景
scene = bpy.context.scene# 获取当前活动相机
cam = bpy.context.scene.camera# 创建一个空的列表来保存所有的矩阵
matrices = []# 对于场景中的每一帧
for frame in range(scene.frame_start, scene.frame_end + 1):# 设置当前帧scene.frame_set(frame)# 获取相机的外参矩阵matrix_world = cam.matrix_world# 将矩阵转换为 numpy 数组并添加到列表中matrices.append(np.array(matrix_world))# 将矩阵转换为 numpy 数组matrix_np = np.array(matrix_world)# 保存到文件，每一帧保存为一个文件np.savetxt(f'E:\\briefcase\\matrix_{frame}.txt', matrix_np)# 将所有的矩阵保存到一个文件中
np.save('E:\\briefcase\\matrices.npy', matrices)

numpy.load('matrices.npy')

3.坐标系转换

在 Blender 中，相机的外参矩阵是以右手坐标系表示的，而 OpenCV 使用的是左手坐标系。

import bpy
import numpy as np# 获取当前场景
scene = bpy.context.scene# 获取当前活动相机
cam = bpy.context.scene.camera# 创建一个空的列表来保存所有的矩阵
matrices = []# 对于场景中的每一帧
for frame in range(scene.frame_start, scene.frame_end + 1):# 设置当前帧scene.frame_set(frame)# 获取相机的外参矩阵matrix_world = cam.matrix_world# 将矩阵转换为 numpy 数组matrix_np = np.array(matrix_world)# 创建一个转换矩阵transform = np.array([[1, 0, 0, 0],[0, -1, 0, 0],[0, 0, -1, 0],[0, 0, 0, 1]])# 将 Blender 的外参矩阵转换为 OpenCV 的坐标系matrix_opencv = np.dot(transform, matrix_np)# 保存到文件，每一帧保存为一个文件np.savetxt(f'matrix_{frame}.txt', matrix_opencv)