相机坐标系转图像坐标系

相机坐标系到图像坐标系的转换需要经过以下几个步骤：

1. 将相机坐标系中的点转换成世界坐标系中的点，这个过程涉及到相机的外参和内参。外参包括相机的位置和姿态，内参包括相机的焦距、主点位置等信息。

2. 将世界坐标系中的点投影到相机的成像平面上，得到图像坐标系中的点。这个过程利用了相机的投影模型，通常是透视投影模型或鱼眼投影模型。

3. 根据图像坐标系的坐标系定义，将图像坐标系中的点转换为像素坐标系中的点，即将浮点数坐标取整。

这样就完成了相机坐标系到图像坐标系的转换。

相关问题

世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系

世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系是计算机视觉中非常重要的概念。

1. 世界坐标系：是一个三维坐标系，用于描述物体在三维空间中的位置和姿态，通常以一个固定的参考点为原点。在计算机视觉中，世界坐标系常用于描述物体在三维空间中的位置和姿态。

2. 相机坐标系：是一个三维坐标系，用于描述相机在三维空间中的位置和姿态。相机坐标系通常以相机光心（即相机的光学中心）为原点，以相机成像平面的法向量为z轴方向。在计算机视觉中，相机坐标系常用于描述相机的内部参数和外部参数。

3. 图像坐标系：是一个二维坐标系，用于描述图像中像素的位置。图像坐标系通常以图像左上角为原点，x轴向右延伸，y轴向下延伸。在计算机视觉中，图像坐标系常用于描述图像中的特征点或目标物体的位置。

相机标定中把相机坐标系 转到图像坐标系 C++

相机标定的过程中，需要将相机坐标系中的点投影到图像平面上得到对应的像素坐标，可以使用相机的内参数矩阵和外参数矩阵来进行计算。

假设相机内参数矩阵为K，外参数矩阵为[R|t]，其中R为旋转矩阵，t为平移向量，则相机坐标系下的点P = [X, Y, Z, 1]转换到图像坐标系下的像素坐标p = [u, v, 1]的计算公式为：

p = K[R|t]P

其中，K是一个3×3的内参数矩阵，[R|t]是一个3×4的外参数矩阵，P是一个4×1的齐次坐标，p是一个3×1的齐次坐标。最终得到的像素坐标p的前两个元素u和v就是图像中的像素坐标。

在C++中，可以使用Eigen库中的Matrix类来表示矩阵，使用MatrixXf表示动态大小的浮点矩阵。具体实现代码如下：

#include <Eigen/Core>
#include <iostream>

using namespace Eigen;
using namespace std;

int main()
{
    // 相机内参数矩阵
    Matrix3f K;
    K << 1000, 0, 500,
         0, 1000, 500,
         0, 0, 1;

    // 相机外参数矩阵
    MatrixXf Rt(3, 4);
    Rt << 1, 0, 0, 0,
          0, 1, 0, 0,
          0, 0, 1, 0;

    // 相机坐标系下的点
    Vector4f P;
    P << 1, 2, 3, 1;

    // 点投影到图像平面上得到像素坐标
    Vector3f p = K * Rt * P;

    // 像素坐标
    float u = p(0) / p(2);
    float v = p(1) / p(2);

    cout << "u: " << u << ", v: " << v << endl;

    return 0;
}