Python OpenCV：如何从calibleCamera（）输出中找到投影矩阵？

我能够使用Python中的OpenCV计算相机校准。然而，我真正需要的是投影矩阵。查看文档中的方程，看起来这是

P=K[R | T]

，其中K是固有矩阵，R是旋转矩阵，T是平移向量。这是我用来计算投影矩阵的代码：

ret, matrix, distCoef, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([world_points], [corners], gray.shape[::-1], flags=cv2.CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS)

K = matrix
R = cv2.Rodrigues(rvecs[0])[0]
T = tvecs[0]
RT = np.concatenate((R,T),axis=1)
P = np.dot(K, RT)

这是正确的吗？据我所知，我应该能够通过执行P*[x；y；z；1]来检查它，其中（x，y，z）是一个世界点，输出应该是相应的像素坐标。我试过了，但是输出看起来很错误。这是否意味着这是一个错误的校准，还是我构造的P不正确？

我想我已经修复了它——事实证明，我给CalibleCamera（）提供了一些错误的参数。我重写的代码主要基于OpenCV samples文件夹附带的calibrate.py。我遵循了我在原始帖子中提到的其他概念（构造P、检查重投影错误等），现在它给了我更合理的结果