相机坐标系下的点如何转换成像素坐标下的点
时间: 2024-05-19 13:13:19 浏览: 8
要将相机坐标系下的点转换为像素坐标系下的点,需要进行以下步骤:
1. 将相机坐标系下的点通过相机内参矩阵投影到归一化平面上。
2. 将归一化平面上的点通过像素尺寸和像素坐标系的原点偏移量(即相机光心)进行归一化,得到像素坐标系下的点。
具体公式如下:
设相机内参矩阵为K,相机坐标系下的点为Pc(xc, yc, zc),像素尺寸为px和py,像素坐标系的原点偏移量为(cx, cy),则像素坐标系下的点为Pp(xp, yp):
Pc = [xc, yc, zc, 1]^T
Pn = K * Pc
xp = Pn(1) / Pn(3) * px + cx
yp = Pn(2) / Pn(3) * py + cy
其中,K是一个3x3的矩阵,包含相机的焦距、像素尺寸和像素坐标系的原点偏移量等信息。
相关问题
像素坐标系转相机坐标系
将像素坐标系转换为相机坐标系需要知道相机的内参矩阵和外参矩阵。其中,内参矩阵包含相机的焦距、像素尺寸等信息,外参矩阵则包含相机的位置和姿态信息。以下是一个简单的方法:
1. 根据相机的内参矩阵将像素坐标系中的点转换为归一化坐标系中的点。在这个过程中,需要将像素坐标系中的点的坐标值除以图像的宽度和高度,分别得到 x 和 y 的归一化坐标值。
2. 将归一化坐标系中的点转换为相机坐标系中的点。这个过程中,需要将归一化坐标系中的点的坐标值乘以深度 Z,然后乘以相机的内参矩阵的逆矩阵,最终得到相机坐标系中的点。
需要注意的是,对于相机坐标系和世界坐标系的转换,则需要知道相机的外参矩阵,可以使用矩阵乘法将相机坐标系中的点转换为世界坐标系中的点。
相机坐标系下为什么不是三维点坐标?
相机坐标系下的点确实是三维坐标,但是在这个函数中,我们只需要将像素坐标从二维平面上转换到相机坐标系下,因此我们只需要使用两个坐标(即x和y)来表示相机坐标系下的点。在这个函数中,我们假设物体在相机坐标系下的z坐标值为1,因此我们只需要计算出x和y的值即可。在实际使用中,我们通常需要将二维的相机坐标系下的点转换为三维坐标系下的点,这个时候就需要知道相机的外参(即相机在世界坐标系下的位置和朝向)来计算。
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