相机内参矩阵的转置矩阵的逆矩阵和图像上一条直线的方程相乘得到的结果是什么
时间: 2024-05-18 15:16:59 浏览: 73
相机内参标定 Python实现 根据单应矩阵求出内参
将相机内参矩阵的转置矩阵K_T的逆矩阵和图像上的一条直线的方程相乘得到的结果是在世界坐标系下表示的直线方程。具体来说,设图像上的一条直线的参数为(a, b, c),则将其表示为向量形式L=[a, b, c],相机内参矩阵的转置矩阵的逆矩阵为K_T_inv,则有:
L_world = K_T_inv * L
其中,L_world表示直线在世界坐标系下的向量形式,包含直线在X、Y、Z三个方向上的参数,即(L_world_x, L_world_y, L_world_z)。
对于一条在世界坐标系下表示的直线,其参数可以表示为(ax, by, cz+d)=0的形式。其中,(x, y, z)表示直线上的一点,d为直线的偏移量。因此,将直线在世界坐标系下的向量L_world转换为参数形式,则有:
a_world = L_world_y
b_world = -L_world_x
c_world = L_world_x * t_y - L_world_y * t_x
其中,t_x、t_y为相机在世界坐标系下的位置坐标。这样,就可以得到在世界坐标系下表示的直线方程。(a_world, b_world, c_world)即为直线在世界坐标系下的参数。
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