matlab单目像素坐标转世界坐标

将单目相机的像素坐标转换为世界坐标需要知道相机内参和外参，以下是一种常见的实现方法：

1. 根据相机内参将像素坐标转换为归一化坐标。假设相机内参为 $(f_x, f_y, c_x, c_y)$，像素坐标为 $(u,v)$，则归一化坐标为：

$$
\begin{bmatrix}
x\\
y\\
1
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
\frac{u-c_x}{f_x} \\
\frac{v-c_y}{f_y} \\
1
\end{bmatrix}
$$

2. 通过相机的外参将归一化坐标转换为世界坐标。假设相机的外参为 $[R|t]$，其中 $R$ 是旋转矩阵，$t$ 是平移向量，则世界坐标为：

$$
\begin{bmatrix}
X\\
Y\\
Z\\
1
\end{bmatrix} =
[R|t]^{-1}
\begin{bmatrix}
x\\
y\\
1
\end{bmatrix}
$$

其中 $[R|t]^{-1}$ 表示相机的逆变换矩阵，可以通过相机的旋转矩阵和平移向量计算得到。注意，这里得到的世界坐标是相对于相机坐标系的，如果需要得到相对于世界坐标系的坐标，还需要进行一定的坐标变换。

相关问题

MATLAB单目视觉车辆测距具体代码

以下是一个简单的MATLAB程序，用于单目视觉车辆测距：

% 读取图像并转换为灰度
img = imread('image.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);

% 检测图像中的车辆
detector = vision.CascadeObjectDetector('car');
bbox = step(detector, grayImg);

% 获取图像的相机内参
focalLength = 100; % 摄像机的焦距（以毫米为单位）
imageWidth = size(grayImg, 2); % 图像宽度（以像素为单位）
intrinsics = cameraIntrinsics([focalLength, focalLength], [imageWidth/2, imageWidth/2], size(grayImg));

% 计算车辆到摄像机的距离
carWidth = 2.2; % 车辆的宽度（以米为单位）
carHeight = 1.5; % 车辆的高度（以米为单位）
carBBox = bbox(1,:); % 假设只有一个车辆
[worldPoints, imagePoints] = compute3DPoints(carBBox, intrinsics, carWidth, carHeight);
distance = norm(worldPoints);

% 显示结果
disp(['Distance to car: ' num2str(distance) ' meters']);
imshow(insertShape(img, 'Rectangle', carBBox));

其中，`compute3DPoints`函数用于计算车辆在世界坐标系中的坐标，具体实现如下：

function [worldPoints, imagePoints] = compute3DPoints(bbox, intrinsics, objectWidth, objectHeight)
% 计算车辆在世界坐标系中的坐标

% 在图像中提取车辆的角点
x = bbox(1);
y = bbox(2);
w = bbox(3);
h = bbox(4);
corners = [x, y; x+w, y; x+w, y+h; x, y+h];

% 估计车辆的位姿
[orientation, location] = estimatePose(objectWidth, intrinsics, corners);

% 计算车辆在世界坐标系中的坐标
worldPoints = pointsToWorld(intrinsics, orientation, location, corners);

% 返回车辆在图像中的坐标和在世界坐标系中的坐标
imagePoints = corners;
end

请注意，这只是一个简单的示例程序，可能需要根据您的具体应用进行修改和优化。

张正友单目标定matlab

张正友单目标定方法是一种常用于相机标定的方法，该方法基于棋盘格图像，并通过利用图像上棋盘格的特征点来计算相机的内参和外参。在Matlab中，可以使用相机标定工具箱来实现张正友单目标定。

首先，需要准备一组拍摄的棋盘格图像。保证棋盘格在各个图像中都有足够的特征点，且不同角度和距离下的图像都包含在内。

然后，可以通过Matlab中的相机标定工具箱的函数`estimateCameraParameters`来进行标定。首先，需要创建一个`cameraParameters`对象，并指定棋盘格的大小。

接下来，通过`detectCheckerboardPoints`函数来检测棋盘格的角点。该函数会返回每张图像中检测到的角点的像素坐标。

然后，使用`worldPoints`和`imagePoints`函数来计算相机的内参和外参。其中，`worldPoints`是对应于每个角点的真实世界坐标，可以通过指定棋盘格的大小和格的间距来计算得到。

最后，使用`calibrateCamera`函数对获得的像素坐标和真实世界坐标进行标定。该函数会返回标定结果，包括相机的内参和外参。

通过以上步骤，就可以利用Matlab中的相机标定工具箱进行张正友单目标定。这样可以获得相机的内参和外参，从而可以用于相机校正、三维重构等应用中。