像素坐标转相机坐标代码

像素坐标转相机坐标的代码需要根据具体的相机模型进行编写，下面是一个简单的例子，假设使用的是针孔相机模型：

import numpy as np

# 相机内参
fx = 500
fy = 500
cx = 320
cy = 240

# 相机外参
R = np.eye(3)
t = np.zeros((3, 1))

# 像素坐标
u = 100
v = 200

# 像素坐标转相机坐标
x_c = (u - cx) / fx
y_c = (v - cy) / fy
z_c = 1

# 相机坐标转世界坐标
x_w = np.dot(R.T, np.array([x_c, y_c, z_c]).reshape((3, 1))) - np.dot(R.T, t)

在这个例子中，我们假设相机内参为 `fx = 500`，`fy = 500`，`cx = 320`，`cy = 240`，相机外参为单位矩阵，即 `R = np.eye(3)`，`t = np.zeros((3, 1))`。对于给定的像素坐标 `(u, v)`，我们首先将其转换为相机坐标 `(x_c, y_c, z_c)`，其中 `x_c = (u - cx) / fx`，`y_c = (v - cy) / fy`，`z_c = 1`。然后我们将相机坐标转换为世界坐标 `(x_w, y_w, z_w)`，其中 `x_w` 表示在世界坐标系中的横坐标，`y_w` 表示在世界坐标系中的纵坐标，`z_w` 表示在世界坐标系中的深度坐标。

相关问题

像素坐标转相机坐标代码c++

以下是C++代码示例，将像素坐标(x,y)转换为相机坐标(X,Y,Z)：

cv::Point3d pixel2cam(const cv::Point2d& p, const cv::Mat& K, double depth)
{
    double fx = K.at<double>(0, 0);
    double fy = K.at<double>(1, 1);
    double cx = K.at<double>(0, 2);
    double cy = K.at<double>(1, 2);

    double X = (p.x - cx) * depth / fx;
    double Y = (p.y - cy) * depth / fy;
    double Z = depth;

    return cv::Point3d(X, Y, Z);
}

其中，K是相机的内参矩阵，depth是深度值。

像素坐标转相机坐标c++代码

以下是将像素坐标转换为相机坐标的C++代码：

cv::Mat cameraMatrix; // 相机内参矩阵
cv::Mat distortionCoefficients; // 相机畸变系数
double px = ...; // 像素坐标x
double py = ...; // 像素坐标y

// 将像素坐标转换为相机坐标
cv::Mat imagePoint = cv::Mat(3, 1, CV_64F);
imagePoint.at<double>(0) = px;
imagePoint.at<double>(1) = py;
imagePoint.at<double>(2) = 1.0;

cv::Mat rvec = cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64F);
cv::Mat tvec = cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64F);
cv::Mat cameraPoint = cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64F);

cv::solvePnP(cv::Mat(objPoints), cv::Mat(imgPoints), cameraMatrix, distortionCoefficients, rvec, tvec);
cv::Mat R;
cv::Rodrigues(rvec, R);
cv::Mat R_inv = R.inv();
cameraPoint = R_inv * cameraMatrix.inv() * imagePoint;

// 输出相机坐标
std::cout << cameraPoint.at<double>(0) << ", " << cameraPoint.at<double>(1) << ", " << cameraPoint.at<double>(2) << std::endl;

其中，`cameraMatrix`和`distortionCoefficients`是相机的内参矩阵和畸变系数，`px`和`py`是像素坐标，`objPoints`和`imgPoints`是对应的物理三维坐标和像素二维坐标。这里使用了OpenCV的`solvePnP`函数来求解相机位姿，然后根据相机内参矩阵和畸变系数将像素坐标转换为相机坐标。