temp_s = rightMatrix_H./leftMatrix(3,:); N_rightMatrix = repmat(rightMatrix,1,size(UV,1)); CB_World = temp_s.*leftMatrix - N_rightMatrix; WorldPoint = cameraParams.WorldPoints';

这段代码主要是用于计算相机坐标系下的三维点的世界坐标。其中，leftMatrix和rightMatrix_H表示相机内参矩阵和外参矩阵，UV是像素坐标系下的二维点，CB_World是相机坐标系下的三维点。

首先，代码中使用了左除运算符"."，表示将rightMatrix_H矩阵中的每个元素分别除以leftMatrix矩阵中对应列的元素。这里的目的是将相机坐标系下的三维点转换为归一化平面坐标系下的二维点，方便后续计算。

接着，使用了repmat函数将rightMatrix矩阵复制size(UV,1)次，以便后续计算。然后，将temp_s和leftMatrix分别相乘，得到的结果再减去N_rightMatrix，就得到了CB_World矩阵，其中每一列表示一个相机坐标系下的三维点。

最后，将CB_World矩阵转置后得到WorldPoint矩阵，其中每一行表示一个三维点的世界坐标。这里假设cameraParams是一个包含相机内参和外参等信息的结构体，WorldPoints字段存储了相机坐标系下的三维点对应的世界坐标。

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close all; clear all; clc; load ('6mm_matlab.mat') % 相机标定基本参数 M = cameraParams.IntrinsicMatrix'; R = cameraParams.RotationMatrices(:,:,1); T = cameraParams.TranslationVectors(1,:)'; UV = cameraParams.ReprojectedPoints(:,:,1); % 将标定板角点像素坐标转换成齐次 for i = 1:size(UV,1) UV_H(i,:) = [UV(i,:),1]; end % 将像素坐标系转换到像素坐标系：参考https://blog.csdn.net/qq_43222384/article/details/101516807 leftMatrix = inv(R)*inv(M)*UV_H'; rightMatrix = inv(R)*T; rightMatrix_H = repmat(rightMatrix(3),[1,size(UV,1)]); temp_s = rightMatrix_H./leftMatrix(3,:);%leftMatrix和rightMatrix_H表示相机内参矩阵和外参矩阵， %UV是像素坐标系下的二维点，CB_World是相机坐标系下的三维点。 N_rightMatrix = repmat(rightMatrix,1,size(UV,1)); CB_World = temp_s.*leftMatrix - N_rightMatrix; WorldPoint = cameraParams.WorldPoints';已知质心像素坐标求实际坐标

假设你已知质心在图像上的像素坐标为 (u,v)，可以使用相机的标定参数将其转换为相机坐标系下的三维点坐标。

首先，将像素坐标转换为齐次坐标形式：

UV_H = [u, v, 1];

然后，根据相机的内参矩阵和外参矩阵，可以将像素坐标系下的点转换为相机坐标系下的点：

M = cameraParams.IntrinsicMatrix';
R = cameraParams.RotationMatrices(:,:,1);
T = cameraParams.TranslationVectors(1,:)';
leftMatrix = inv(R) * inv(M) * UV_H';
rightMatrix = inv(R) * T;
rightMatrix_H = repmat(rightMatrix(3), [1, size(UV_H, 2)]);
temp_s = rightMatrix_H ./ leftMatrix(3,:);
N_rightMatrix = repmat(rightMatrix, 1, size(UV_H, 2));
CB_Camera = temp_s .* leftMatrix - N_rightMatrix;

最后，再将相机坐标系下的点转换为世界坐标系下的点，即：

WorldPoint = cameraParams.WorldPoints';
CB_World = R' * (CB_Camera - T);

其中，`cameraParams.WorldPoints` 是标定板上角点的世界坐标系下的坐标，`CB_World` 是相机坐标系下的三维点，`R` 和 `T` 是相机的旋转矩阵和平移向量。

close all; clear all; clc; load ('6mm_matlab.mat') % 相机标定基本参数 M = cameraParams.IntrinsicMatrix'; R = cameraParams.RotationMatrices(:,:,1); T = cameraParams.TranslationVectors(1,:)'; UV = cameraParams.ReprojectedPoints(:,:,1); % 将标定板角点像素坐标转换成齐次 for i = 1:size(UV,1) UV_H(i,:) = [UV(i,:),1]; end % 将像素坐标系转换到像素坐标系：参考https://blog.csdn.net/qq_43222384/article/details/101516807 leftMatrix = inv(R)*inv(M)*UV_H'; rightMatrix = inv(R)*T; rightMatrix_H = repmat(rightMatrix(3),[1,size(UV,1)]); temp_s = rightMatrix_H./leftMatrix(3,:); N_rightMatrix = repmat(rightMatrix,1,size(UV,1)); CB_World = temp_s.*leftMatrix - N_rightMatrix; WorldPoint = cameraParams.WorldPoints';

这段代码是用于相机标定后计算标定板上角点的世界坐标的。具体来说，它假设已经知道了相机的内参矩阵、旋转矩阵和平移向量，以及标定板上角点在图像中的像素坐标，然后通过一系列的矩阵运算，计算出标定板上角点的世界坐标。

具体来说，代码中首先将相机内参矩阵和旋转矩阵求逆，并将像素坐标系下的角点像素坐标转换成齐次坐标。然后通过矩阵运算，将像素坐标系下的角点转换到相机坐标系下的坐标，并进一步转换到世界坐标系下的坐标。最后，将计算出的世界坐标保存在变量"WorldPoint"中。