Python将像素坐标转到世界坐标
时间: 2023-10-27 07:06:11 浏览: 104
在Python中将像素坐标转换为世界坐标,需要知道相机的内参和外参,其中内参包括相机的焦距、主点等参数,外参包括相机在世界坐标系下的旋转和平移。一般来说,可以使用OpenCV库中的cv2.projectPoints()函数来实现像素坐标到世界坐标的转换,具体步骤如下:
1. 从相机的内参和外参中获取相机的投影矩阵P。
2. 将像素坐标转换为齐次坐标,即在最后一维添加一个1。
3. 使用投影矩阵P将齐次坐标转换为相机坐标系下的坐标。
4. 使用相机的旋转和平移将相机坐标系下的坐标转换为世界坐标系下的坐标。
以下是Python代码示例:
```
import cv2
import numpy as np
# 相机内参和外参
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
R = np.array([[r11, r12, r13], [r21, r22, r23], [r31, r32, r33]])
t = np.array([[tx], [ty], [tz]])
# 像素坐标
u, v = 100, 200
# 像素坐标转换为齐次坐标
p = np.array([[u], [v], [1]])
# 投影矩阵
P = K @ np.hstack((R, t))
# 齐次坐标转换为相机坐标系下的坐标
C = np.linalg.inv(K) @ p
C *= z
# 相机坐标系下的坐标转换为世界坐标系下的坐标
W = R.T @ (C - t)
# 输出世界坐标
print(W)
```
其中,fx、fy、cx、cy分别为相机的焦距和主点坐标,r11、r12、r13、r21、r22、r23、r31、r32、r33分别为相机在世界坐标系下的旋转矩阵元素,tx、ty、tz分别为相机在世界坐标系下的平移向量元素,u、v为像素坐标,z为深度值。