像素坐标转相机坐标c++代码

以下是将像素坐标转换为相机坐标的C++代码示例：

cv::Matx33d K( // 相机内参矩阵
    fx, 0, cx,
    0, fy, cy,
    0,  0,  1);
cv::Matx31d pixel(x, y, 1.0); // 像素坐标
cv::Matx31d camera = K.inv() * pixel; // 相机坐标

其中，`fx`和`fy`是相机的焦距，`cx`和`cy`是相机的光学中心，`x`和`y`是像素坐标的横纵坐标值。

需要注意的是，这里的相机坐标是指相机坐标系下的坐标，而不是世界坐标系下的坐标。如果需要将相机坐标转换为世界坐标，则需要使用外参矩阵进行转换。

相关问题

像素坐标转相机坐标代码c++

### 回答1：
在使用像素坐标转相机坐标之前，需要先确定相机的内参矩阵和畸变参数。假设相机内参矩阵为K，畸变参数为D，像素坐标为(u, v)，则可以使用以下代码将像素坐标转换为相机坐标：

// 定义相机内参矩阵和畸变参数
cv::Mat K = (cv::Mat_<double>(3, 3) << fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1);
cv::Mat D = (cv::Mat_<double>(1, 5) << k1, k2, p1, p2, k3);

// 像素坐标
cv::Point2d p(u, v);

// 像素坐标转归一化坐标
cv::Point2d p_norm = (p - cv::Point2d(K.at<double>(0, 2), K.at<double>(1, 2))) / cv::Point2d(K.at<double>(0, 0), K.at<double>(1, 1));

// 去畸变
cv::Matx33d K_new = cv::Matx33d(K);
cv::Vec4d D_new = cv::Vec4d(D);
cv::Point2d p_undist = cv::fisheye::undistortPoint(p_norm, K_new, D_new);

// 相机坐标
cv::Point3d p_cam(p_undist.x, p_undist.y, 1.0);

其中，fx、fy、cx、cy、k1、k2、p1、p2、k3分别是相机内参矩阵和畸变参数中的元素。注意，这里使用的是OpenCV中的fisheye模块实现的畸变去除函数，如果相机不是鱼眼相机，则需要使用对应的畸变去除函数。

### 回答2：
// 像素坐标转相机坐标代码 C

#include <iostream>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Geometry>

Eigen::Vector3d pixel2Camera(const Eigen::Vector2d& pixel,
const Eigen::Matrix3d& cameraMatrix,
const Eigen::Vector4d& distortionCoefficients) {
Eigen::Vector2d distortedPoint;

// 应用畸变模型校正像素坐标
distortedPoint[0] = (pixel[0] - cameraMatrix(0, 2)) / cameraMatrix(0, 0);
distortedPoint[1] = (pixel[1] - cameraMatrix(1, 2)) / cameraMatrix(1, 1);

// 校正径向和切向畸变
double k1 = distortionCoefficients[0];
double k2 = distortionCoefficients[1];
double p1 = distortionCoefficients[2];
double p2 = distortionCoefficients[3];

double r2 = distortedPoint[0] * distortedPoint[0] + distortedPoint[1] * distortedPoint[1];
double k = 1 + k1 * r2 + k2 * r2 * r2;
distortedPoint[0] = distortedPoint[0] * k + 2 * p1 * distortedPoint[0] * distortedPoint[1] + p2 * (r2 + 2 * distortedPoint[0] * distortedPoint[0]);
distortedPoint[1] = distortedPoint[1] * k + p1 * (r2 + 2 * distortedPoint[1] * distortedPoint[1]) + 2 * p2 * distortedPoint[0] * distortedPoint[1];

// 通过相机内参矩阵将像素坐标转换为相机坐标
Eigen::Vector3d cameraPoint;
cameraPoint[0] = distortedPoint[0];
cameraPoint[1] = distortedPoint[1];
cameraPoint[2] = 1;

cameraPoint = cameraMatrix.inverse() * cameraPoint;

return cameraPoint;
}

int main() {
// 示例用的相机内参矩阵
Eigen::Matrix3d cameraMatrix;
cameraMatrix << 500, 0, 320,
0, 500, 240,
0, 0, 1;

// 示例用的畸变系数
Eigen::Vector4d distortionCoefficients;
distortionCoefficients << 0.1, -0.2, 0.01, -0.02;

// 示例用的像素坐标
Eigen::Vector2d pixel(350, 250);

// 调用像素坐标转相机坐标函数
Eigen::Vector3d cameraPoint = pixel2Camera(pixel, cameraMatrix, distortionCoefficients);

// 打印结果
std::cout << "相机坐标：\n" << cameraPoint << std::endl;

return 0;
}

### 回答3：
像素坐标转相机坐标是计算机视觉中常用的问题，下面是一个简单的用C语言实现的代码示例：

#include <stdio.h>

typedef struct {
    float x;
    float y;
} PixelCoord;

typedef struct {
    float x;
    float y;
    float z;
} CamCoord;

void pixelToCam(PixelCoord pixel, CamCoord* cam, float focal_length, float pixel_size, float image_width, float image_height) {
    cam->x = (pixel.x - image_width / 2) * pixel_size / focal_length;
    cam->y = (pixel.y - image_height / 2) * pixel_size / focal_length;
    cam->z = focal_length;
}

int main() {
    PixelCoord pixel = { 100, 200 }; // 指定像素坐标
    float focal_length = 1000; // 焦距
    float pixel_size = 0.01; // 像素大小
    float image_width = 1920; // 图像宽度
    float image_height = 1080; // 图像高度
    
    CamCoord camera;
    pixelToCam(pixel, &camera, focal_length, pixel_size, image_width, image_height);
    
    printf("相机坐标：(%.2f, %.2f, %.2f)\n", camera.x, camera.y, camera.z);
    
    return 0;
}

在以上的代码中，定义了两个结构体`PixelCoord`和`CamCoord`来分别表示像素坐标和相机坐标。`pixelToCam`函数用于将像素坐标转换为相机坐标。最后的`main`函数中，给定了一个像素坐标，以及一些相机参数，调用`pixelToCam`函数将像素坐标转换为相机坐标，并输出结果。

以上仅是一个简单的实现示例，实际情况下，可能需要考虑更多的相机参数和图像处理步骤。如果需要更高级的像素坐标转相机坐标功能，建议使用计算机视觉库，如OpenCV，来简化开发过程。