计算图像中心点的像素坐标（x_c, y_c） 将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标（x_c_rel, y_c_rel），即将像素坐标减去图像中心点的像素坐标。 将相对坐标转换为实际坐标（x, y），即： x = (x_c_rel / x_res) * 2 * tan(h_fov / 2) * f y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(v_fov / 2) * f代码实现

以下是Python实现代码：

import math

def pixel_to_camera(x_c, y_c, x_res, y_res, h_fov, v_fov, f):
    # 计算图像中心点的相对坐标
    x_c_rel = x_c - x_res/2
    y_c_rel = y_c - y_res/2
    
    # 计算实际坐标
    x = (x_c_rel / x_res) * 2 * math.tan(h_fov/2) * f
    y = (y_c_rel / y_res) * 2 * math.tan(v_fov/2) * f
    
    return x, y

其中，参数说明如下：

- `x_c`：图像中心点的横向像素坐标
- `y_c`：图像中心点的纵向像素坐标
- `x_res`：图像的横向分辨率（像素数）
- `y_res`：图像的纵向分辨率（像素数）
- `h_fov`：横向视场角（单位为弧度）
- `v_fov`：纵向视场角（单位为弧度）
- `f`：相机的焦距（单位为毫米）

函数返回值为一个包含实际坐标 `(x,y)` 的元组。

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将图像坐标系的原点移动到中心点，并建立坐标轴python代码

假设图片大小为 `width` × `height`，可以将图像坐标系的原点移动到中心点的 Python 代码如下：

import numpy as np

# 图片大小
width = 640
height = 480

# 计算中心点坐标
center_x = width / 2
center_y = height / 2

# 建立坐标轴
x_axis = np.array([[0, center_y], [width, center_y]])
y_axis = np.array([[center_x, 0], [center_x, height]])

解释一下：

- `center_x` 和 `center_y` 分别是图片中心点的 x 坐标和 y 坐标。
- `x_axis` 和 `y_axis` 分别是 x 轴和 y 轴的坐标点，用 Numpy 的数组表示。其中 `x_axis` 的两个坐标点分别是 `(0, center_y)` 和 `(width, center_y)`，表示 x 轴从左到右，y 坐标为 `center_y` 不变；`y_axis` 的两个坐标点分别是 `(center_x, 0)` 和 `(center_x, height)`，表示 y 轴从下到上，x 坐标为 `center_x` 不变。

以图像中心点为原点建立坐标系python代码

以下是以图像中心点为原点建立坐标系的 Python 代码示例：

import cv2

# 读入图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 获取图像中心点
height, width, _ = img.shape
center_x, center_y = int(width/2), int(height/2)

# 以图像中心点为原点建立坐标系
cv2.line(img, (center_x, 0), (center_x, height), (0, 255, 0), 1)
cv2.line(img, (0, center_y), (width, center_y), (0, 255, 0), 1)

# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中通过 `cv2.imread` 读入图片，然后使用 `img.shape` 获取图片的宽度、高度和通道数，进而计算出图片中心点的坐标。接着使用 `cv2.line` 绘制坐标系，并使用 `cv2.imshow` 显示图片。最后使用 `cv2.waitKey` 和 `cv2.destroyAllWindows` 保证程序正常退出。