世界坐标系，相机坐标系，像素坐标系、图像坐标系的转化关系

在计算机视觉和计算机图形学中，通常使用四种坐标系：世界坐标系、相机坐标系、像素坐标系和图像坐标系。它们之间的转换关系如下：

1. 世界坐标系：是一个三维坐标系，通常用来表示物体在现实世界中的位置和姿态。

2. 相机坐标系：是相机成像的坐标系，通常用来表示物体相对于相机的位置和姿态。相机坐标系通常通过一个相机内参矩阵和一个外参矩阵与世界坐标系相互转换。

3. 像素坐标系：是相机成像时的坐标系，由于相机成像通常是二维的，因此像素坐标系只有两个坐标轴，通常用来表示图像中的像素点位置。

4. 图像坐标系：是通常用于计算机图形学中的坐标系，与像素坐标系是一致的，但是在图像坐标系中，坐标原点通常在图像的左上角，而不是左下角。

因此，世界坐标系、相机坐标系、像素坐标系和图像坐标系之间的转换关系通常需要通过相机内参矩阵、外参矩阵、像素尺寸和图像尺寸等参数来计算。

相关问题

像素平面坐标系,图像物理坐标系、相机坐标系和世界坐标系

都是什么意思，有什么区别和联系？

像素平面坐标系是指图像中每一个像素点在图像平面中的坐标系，以左上角为原点，向右为X轴正方向，向下为Y轴正方向。图像物理坐标系是指图像中每一个像素点在实际场景中对应的坐标系，通常情况下需要通过相机参数和图像中的标定点等信息推算出来。相机坐标系是相机本身的固定坐标系，以相机光心为原点，向前为Z轴正方向，向右为X轴正方向，向下为Y轴正方向。世界坐标系是指场景中物体的坐标系，以某一个固定的参考点为原点，通常是整个场景的中心点或者地面上的某个点，向上为Z轴正方向，向东为X轴正方向，向南为Y轴正方向。

它们的联系在于它们都与图像矫正和三维重建等领域密切相关，需要相互转化和配合使用，才能完成对场景的建模和测量。而它们的区别在于它们所关注的对象和坐标系不同，需要根据实际需求进行选择和转化。

matlab 世界坐标系转化到像素坐标系

要将Matlab中的世界坐标系转化为像素坐标系，需要考虑两个方面：图像坐标系和坐标转换。

首先，图像坐标系是一个二维坐标系，原点通常位于图像的左上角。X轴向右延伸，Y轴向下延伸。在Matlab中，可以使用image或imshow函数来显示图像，可以通过imshow函数的参数进行坐标系的变换。

其次，坐标转换是指将世界坐标系中的点转化为图像坐标系中的像素点。这个过程涉及到相机的内参和外参，以及相机的成像原理。在Matlab中，可以使用相机标定工具箱来获取相机的内参和外参，从而进行坐标转换。

首先，使用相机标定工具箱进行相机标定，获取内参和外参。内参是相机的固有属性，包括焦距和光心等信息；外参是相机的位置和方向信息。

然后，根据相机的内参和外参，将世界坐标系中的点转化为相机坐标系中的点。通过仿射变换或投影变换，将相机坐标系中的点转化为图像坐标系中的点。

最后，根据图像坐标系的坐标原点和坐标轴方向的设定，将图像坐标转化为像素坐标。一般来说，通过缩放和平移等操作，将图像坐标系中的点映射到像素坐标系中。

总结起来，要将Matlab中的世界坐标系转化为像素坐标系，首先要获取相机的内参和外参，然后根据这些参数进行坐标转换，最终将世界坐标系中的点转化为像素坐标系中的像素点。