rotation.matmul(torch.inverse(intrinsics)).view(B, N, 1, 1, 1, 3, 3).matmul(points)是在干什么?
时间: 2023-10-01 13:11:36 浏览: 33
这行代码主要是将相机坐标系下的3D点转换为图像坐标系下的2D点。具体来说,它将旋转矩阵和相机内参矩阵相乘得到相机矩阵,再将相机矩阵的逆矩阵与旋转矩阵相乘得到外参矩阵,最后将外参矩阵和内参矩阵相乘得到投影矩阵。投影矩阵乘上3D点的齐次坐标(即在末尾添加了一个1),得到投影坐标(在末尾的第三个元素除以前两个元素,即x,y,z->x/z,y/z,1),最后将投影坐标的前两个元素作为2D点的像素坐标。这个过程可以用矩阵乘法的形式表示,即左乘旋转矩阵的逆矩阵、内参矩阵的逆矩阵和3D点的齐次坐标,右乘3D点的齐次坐标,最终得到2D点的像素坐标。
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rotation.matmul(torch.inverse(intrinsics))这是什么意思?
这段代码的含义是将旋转矩阵 `rotation` 与相机内参矩阵 `intrinsics` 的逆矩阵相乘,得到相机矩阵。其中,相机内参矩阵描述了相机的内部参数,包括焦距和图像中心点的坐标等信息,而旋转矩阵则表示将3D点从世界坐标系转换到相机坐标系的旋转变换。将相机矩阵与3D点做矩阵乘法,就可以将3D点从相机坐标系变换到图像平面上的投影坐标系中。这是3D重建和SLAM等领域中常见的操作。
combined_transformation = rotation.matmul(torch.inverse(intrinsics))是什么意思?
这段代码是在进行相机姿态估计时使用的。其中,`intrinsics` 是相机内参矩阵,`rotation` 是相机的旋转矩阵。这行代码的作用是:将相机旋转矩阵转换为相机坐标系下的旋转矩阵。具体来说,它首先通过 `torch.inverse(intrinsics)` 计算出相机坐标系下的投影矩阵,然后用该投影矩阵左乘相机旋转矩阵 `rotation`,得到的结果 `combined_transformation` 就是相机坐标系下的旋转矩阵。