已知相机内参和像素坐标求像素点到相机的距离代码c++

假设相机内参为fx, fy分别表示相机在x,y方向上的焦距，cx,cy分别表示相机主点在图像中的坐标。假设像素点的坐标为(u,v)，则像素点在相机坐标系下的坐标为：

Xc = (u - cx) / fx
Yc = (v - cy) / fy
Zc = 1

则像素点到相机的距离为：

double distance = sqrt(Xc*Xc + Yc*Yc + Zc*Zc);

以下是一个求像素点到相机距离的代码示例：

// 相机内参
double fx, fy, cx, cy;
// 像素坐标
double u, v;

// 像素点到相机的距离
double distance = 0.0;

// 计算像素点到相机的距离
double Xc = (u - cx) / fx;
double Yc = (v - cy) / fy;
double Zc = 1.0;
distance = sqrt(Xc*Xc + Yc*Yc + Zc*Zc);

相关问题

像素坐标转相机坐标代码c++

假设你已知相机内参矩阵 $K$、相机外参矩阵 $[R|t]$，以及像素点的坐标 $(u,v)$，则该像素点对应的相机坐标 $(X,Y,Z)$ 可以通过以下代码来计算：

// 像素坐标
double u = 100.0;
double v = 200.0;

// 相机内参矩阵
cv::Mat K = (cv::Mat_<double>(3, 3) << fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1);

// 相机外参矩阵
cv::Mat R = (cv::Mat_<double>(3, 3) << r11, r12, r13, r21, r22, r23, r31, r32, r33);
cv::Mat t = (cv::Mat_<double>(3, 1) << tx, ty, tz);
cv::Mat T = (cv::Mat_<double>(3, 4) << r11, r12, r13, tx, r21, r22, r23, ty, r31, r32, r33, tz);

// 像素坐标转换为归一化坐标
cv::Mat uv = (cv::Mat_<double>(3, 1) << u, v, 1);
cv::Mat xyz = K.inv() * uv;

// 归一化坐标转换为相机坐标
cv::Mat XYZ = R.inv() * (xyz - t);

// 输出相机坐标
std::cout << "X = " << XYZ.at<double>(0) << ", Y = " << XYZ.at<double>(1) << ", Z = " << XYZ.at<double>(2) << std::endl;

其中，$fx$ 和 $fy$ 分别表示相机的焦距，$cx$ 和 $cy$ 分别表示相机光心的像素坐标。$r11$、$r12$、$r13$、$r21$、$r22$、$r23$、$r31$、$r32$、$r33$ 分别表示相机的旋转矩阵，$tx$、$ty$、$tz$ 分别表示相机的平移矩阵。

相机内参计算像素点位置 cpp代码

下面是使用C++实现计算像素点位置的代码，假设相机内参矩阵已知：

#include <opencv2/core.hpp>

// 计算像素点位置
cv::Point2f pixel2cam(const cv::Point2f& p, const cv::Mat& K)
{
    float fx = K.at<float>(0, 0);
    float fy = K.at<float>(1, 1);
    float cx = K.at<float>(0, 2);
    float cy = K.at<float>(1, 2);
    float x = (p.x - cx) / fx;
    float y = (p.y - cy) / fy;
    return cv::Point2f(x, y);
}

其中，`p` 是像素点坐标，`K` 是相机内参矩阵，返回值为归一化相机坐标。