matlab 世界坐标系转化到像素坐标系

要将Matlab中的世界坐标系转化为像素坐标系，需要考虑两个方面：图像坐标系和坐标转换。

首先，图像坐标系是一个二维坐标系，原点通常位于图像的左上角。X轴向右延伸，Y轴向下延伸。在Matlab中，可以使用image或imshow函数来显示图像，可以通过imshow函数的参数进行坐标系的变换。

其次，坐标转换是指将世界坐标系中的点转化为图像坐标系中的像素点。这个过程涉及到相机的内参和外参，以及相机的成像原理。在Matlab中，可以使用相机标定工具箱来获取相机的内参和外参，从而进行坐标转换。

首先，使用相机标定工具箱进行相机标定，获取内参和外参。内参是相机的固有属性，包括焦距和光心等信息；外参是相机的位置和方向信息。

然后，根据相机的内参和外参，将世界坐标系中的点转化为相机坐标系中的点。通过仿射变换或投影变换，将相机坐标系中的点转化为图像坐标系中的点。

最后，根据图像坐标系的坐标原点和坐标轴方向的设定，将图像坐标转化为像素坐标。一般来说，通过缩放和平移等操作，将图像坐标系中的点映射到像素坐标系中。

总结起来，要将Matlab中的世界坐标系转化为像素坐标系，首先要获取相机的内参和外参，然后根据这些参数进行坐标转换，最终将世界坐标系中的点转化为像素坐标系中的像素点。

相关问题

matlab像素坐标系转换世界坐标系

为了将像素坐标系转换为世界坐标系，需要进行相机标定。相机标定是指确定相机的内部参数和外部参数，以便将像素坐标系中的点转换为世界坐标系中的点。在Matlab中，可以使用以下步骤进行相机标定和像素坐标系到世界坐标系的转换：

1.采集一组已知的三维点和它们在图像中的对应二维点，这些点应该分布在整个图像中，并且应该包括不同深度的点。

2.使用Matlab中的Camera Calibrator App进行相机标定。在该应用程序中，可以导入采集的图像并选择标定模板。然后，应用程序将自动检测标定板并计算相机的内部参数和外部参数。

3.使用Matlab中的undistortImage函数将图像畸变校正。该函数需要相机的内部参数和畸变系数作为输入。

4.使用Matlab中的extrinsics函数将相机的外部参数转换为旋转矩阵和平移向量。

5.使用Matlab中的projectPoints函数将像素坐标系中的点转换为世界坐标系中的点。该函数需要相机的内部参数、旋转矩阵、平移向量和像素坐标系中的点作为输入。

下面是一个Matlab代码示例，用于将像素坐标系中的点转换为世界坐标系中的点：

% 相机标定
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
cameraParams = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);

% 畸变校正
I = imread('image.jpg');
undistortedImage = undistortImage(I, cameraParams);

% 外部参数转换
[R, t] = extrinsics(imagePoints, worldPoints, cameraParams);

% 像素坐标系转换为世界坐标系
imagePoints = [x, y];
worldPoints = projectPoints(imagePoints, R, t, cameraParams);

matlab像素坐标转换成世界坐标

### 回答1：
在Matlab中，我们可以使用相机标定参数将像素坐标转换为世界坐标。

首先，我们需要进行相机标定。相机标定是指确定相机的内部参数（如焦距、主点坐标）和外部参数（如相机在世界坐标系中的位置和方向）。常用的相机标定方法是使用棋盘格图像进行标定。

使用MATLAB的相机标定工具箱，我们可以通过拍摄多张棋盘格图片并提供相关信息（比如棋盘格方块大小），进行相机标定。标定完成后，我们将得到相机的内外参数矩阵。

一旦我们获得了相机的内外参数矩阵，我们就可以使用它们来进行像素坐标到世界坐标的转换。转换的过程如下：

1. 读取一张图像，并提取所需的像素坐标。
2. 使用相机的内外参数矩阵，将像素坐标转换为归一化坐标（齐次坐标）。
3. 通过坐标映射，将归一化坐标转换为世界坐标。

具体的转换公式应该是：

世界坐标 = R * (相机坐标 - T)

其中，R是相机的旋转矩阵，T是相机的平移向量。

需要注意的是，在将像素坐标转换为归一化坐标时，我们通常需要考虑去畸变操作，以提高坐标转换的准确性。这可以通过相机的畸变矫正参数来实现。

总的来说，使用Matlab进行像素坐标到世界坐标的转换可以通过相机标定和内外参数矩阵的应用来完成。具体的实现可以参考Matlab的相机标定工具箱以及相关的文档和示例代码。

### 回答2：
在Matlab中，将像素坐标转换为世界坐标需要考虑相机的内参和外参。

首先，获取相机的内参，包括焦距(fx, fy)，光心(cx, cy)等参数。可以通过相机标定或者手动设置的方式获取这些参数。

然后，获取相机的外参，包括相机相对于世界坐标系的旋转矩阵R和平移向量T。可以通过相机标定或者其他方式得到这些参数。

接下来，对于给定的像素坐标(x, y)，我们需要计算射线的方向向量。这个可以使用光线追踪的方法来实现。实质上就是通过内参将像素坐标转化为相机坐标。

然后，将相机坐标转换成世界坐标。可以通过下式进行计算：

Pw = R * Pc + T

其中，Pw是世界坐标，R是旋转矩阵，Pc是相机坐标，T是平移向量。

最后，我们得到了像素坐标(x, y)对应的世界坐标Pw。

需要注意的是，上述的像素坐标是从图像的左上角为原点，向下为y轴正方向，向右为x轴正方向的坐标系。如果Matlab的图像处理函数中使用的是其他坐标系，则需要在坐标转换中做相应的适配。

同时，还需要注意，上述的方法在处理特征点等问题时较为精确。对于密集点云等情况，可能会涉及到更复杂的相机模型和算法，需要借助计算机视觉领域的透视投影和相机几何知识进行计算。

### 回答3：
在Matlab中将像素坐标转换为世界坐标可以通过以下步骤来实现：

1. 获取相机的内参矩阵K：相机的内参矩阵包括相机的焦距及图像中心点坐标等信息。可以通过相机标定的结果或者通过相机参数估计算法来获取。

2. 获取相机的外参矩阵R、t：相机的外参矩阵描述了相机坐标系相对于世界坐标系的姿态关系，其中R为旋转矩阵，t为平移矩阵。可以通过相机标定的结果或者通过视觉SLAM算法来获取。

3. 通过像素坐标(x, y)计算归一化平面上的坐标(u, v)：通过齐次坐标表示，将像素坐标(x, y)转换为归一化平面坐标(u, v)，其中u、v为归一化平面上的坐标，可以使用以下公式进行转换：

u = (x - cx) / fx
v = (y - cy) / fy

其中，(cx, cy)为图像中心点的坐标，fx和fy分别为相机的焦距 in x和y方向。

4. 通过逆投影计算射线向量：根据相机的内参矩阵和归一化平面上的坐标(u, v)，可以通过逆投影将其转换为相机坐标系的射线向量。可以使用以下公式进行计算：

Xc = [u, v, 1]'

其中，Xc为相机坐标系中的射线向量。

5. 将射线从相机坐标系转换到世界坐标系：根据相机的外参矩阵，可以将相机坐标系中的射线向量转换为世界坐标系中的向量。可以使用以下公式进行计算：

Xw = R * Xc + t

其中，Xw为世界坐标系中的向量。

6. 完成转换，得到世界坐标系中的坐标。