OpenCV如何建立坐标系

OpenCV（Open Source Computer Vision Library），是一个开源的计算机视觉库，主要用于实时图像处理、计算机视觉任务等。在OpenCV中，坐标系通常基于图像窗口，它的原点通常是左上角，X轴向右增加，Y轴向下增加，这是一个从图像像素的角度来看的标准笛卡尔坐标系统。

如果你想在OpenCV中操作特定的几何元素，比如矩形、点或变换矩阵，你需要明确它们相对于这个坐标系的位置。例如：

1. **基本坐标**：当你创建一个`cv::Point`对象时，它包含的是(x, y)值，分别对应图像中的列和行位置。

cv::Point point(50, 100); // 点位于图像的第50列第100行

2. **矩形**：`cv::Rect`类用于表示矩形，需要指定左上角和宽度高度，也可以用`(x, y, w, h)`的形式表示。

cv::Rect rect(10, 20, 100, 200); // 宽度为100，高度为200的矩形从(10, 20)开始

3. **变换**：如需进行仿射变换（`cv::Mat`）或其他几何变换，需要提供转换矩阵，其中包含了坐标之间的映射关系。

cv::Mat M = getTransformationMatrix(); // 获得一个4x4的变换矩阵
cv::transform(src, dst, M); // 应用到源图像上

相关问题

opencv像素坐标系到世界坐标系

在OpenCV中，像素坐标系是指图像上的点的坐标表示方式，而世界坐标系是指物体在现实世界中的坐标表示方式。通常，我们需要将像素坐标转换为世界坐标，或者将世界坐标转换为像素坐标。为了实现这种转换，我们可以利用相机的内参、畸变参数和外参等标定参数。

首先，我们需要读取标定文件，并提取出标定参数，包括相机的内参、畸变参数和外参等。然后，我们可以利用这些参数将世界坐标中的点转换为像素坐标。这一步骤可以通过使用OpenCV中的函数来实现，例如`cv2.projectPoints()`函数。

另外，我们也可以通过手动估计的非亚像素坐标点将其转换为世界坐标，然后将其映射到图像上，通过比较转换后的像素坐标和输入的差距来评估转换的准确性。

总的来说，通过读取标定文件中的参数或手动估计的坐标点，我们可以实现Opencv像素坐标系到世界坐标系的转换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV学习——图像坐标系，相机坐标系和世界坐标系](https://blog.csdn.net/AileenNut/article/details/76922534)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于opencv的用于精确测量的单目相机标定，世界坐标和像素坐标相互转换](https://blog.csdn.net/m0_68681926/article/details/128003512)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python opencv建立数学坐标系绘制函数曲线

要建立数学坐标系并绘制函数曲线，你可以使用Python中的OpenCV库。下面是一个简单的示例代码，演示了如何绘制一个函数的曲线：

import cv2
import numpy as np

# 设置坐标系参数
x_start, x_end = -10, 10
y_start, y_end = -10, 10
scale = 30  # 每个单位长度的像素数

# 创建画布
canvas_width = int((x_end - x_start) * scale)
canvas_height = int((y_end - y_start) * scale)
canvas = np.ones((canvas_height, canvas_width, 3), dtype=np.uint8) * 255

# 绘制坐标轴
x_axis = int(-y_start * scale)
cv2.line(canvas, (0, x_axis), (canvas_width, x_axis), (0, 0, 0), 1)
y_axis = int(x_end * scale)
cv2.line(canvas, (y_axis, 0), (y_axis, canvas_height), (0, 0, 0), 1)

# 绘制函数曲线
function = lambda x: x**2  # 定义函数，这里以x^2为例
prev_x = None
prev_y = None
for x in np.arange(x_start, x_end, 0.1):
    y = function(x)
    if prev_x is not None and prev_y is not None:
        start = (int((prev_x - x_start) * scale), int((y_start - prev_y) * scale))
        end = (int((x - x_start) * scale), int((y_start - y) * scale))
        cv2.line(canvas, start, end, (255, 0, 0), 1)
    prev_x = x
    prev_y = y

# 显示结果
cv2.imshow("Function Curve", canvas)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先设置了坐标系的起始和结束点，以及每个单位长度的像素数。然后创建一个画布，大小根据坐标系的范围和像素数计算得出。接下来，我们绘制坐标轴，然后定义一个函数（这里以x^2为例）。最后，使用循环计算函数的值，并将每个点与前一个点连接起来，形成曲线。最后，通过OpenCV的显示函数显示结果。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据需要进行修改和扩展。希望对你有帮助！