推导视点在（-d，0，0）处的透视投影变换矩阵

假设场景中有一个点P(x, y, z)，其中视点位置为V(-d, 0, 0)。其透视投影变换矩阵可以表示为：

[ 1  0   0    0  ]
[ 0  1   0    0  ]
[ 0  0   1    0  ]
[ 1/d  0   0   0  ]

其中，前三行是单位矩阵，最后一行是根据透视变换的规律计算得出的。对于一个点P(x, y, z)，其在视点处的透视投影变换后的结果P'(x', y', z', w')可以用下面的公式表示：

x' = x
y' = y
z' = z
w' = -d * z

因此，将点P(x, y, z)乘以透视投影变换矩阵，可以得到其在视点处的透视投影变换后的结果：

[ x' ]   [ 1  0   0    0  ]   [ x ]
[ y' ] = [ 0  1   0    0  ] * [ y ]
[ z' ]   [ 0  0   1    0  ]   [ z ]
[ w' ]   [ 1/d  0   0   0  ]   [ 1 ]

化简后，可以得到：

x' = x
y' = y
z' = z
w' = -d * z

因此，透视投影变换矩阵为：

[ 1  0   0    0  ]
[ 0  1   0    0  ]
[ 0  0   1    0  ]
[ 0  0  -1/d  0  ]

相关问题

透视投影变换矩阵推导过程

透视投影变换矩阵的推导过程如下：

假设有一个三维点 $(X,Y,Z)$，它在相机坐标系中的坐标为 $(X_c,Y_c,Z_c)$。相机坐标系的原点为相机位置，$Z_c$ 轴指向相机朝向的反方向，$X_c$ 和 $Y_c$ 轴分别与相机的右方向和下方向对齐。

为了把相机坐标系中的点映射到图像平面上，我们需要进行透视投影变换。首先，我们将相机坐标系中的点转换为齐次坐标 $(X_c,Y_c,Z_c,1)$。然后，我们将它乘以一个投影矩阵 $P$，得到一个新的齐次坐标 $(u,v,w,1)$：

$$
\begin{bmatrix}
u \\
v \\
w \\
1 \\
\end{bmatrix}
= P \cdot
\begin{bmatrix}
X_c \\
Y_c \\
Z_c \\
1 \\
\end{bmatrix}
$$

其中，$u$ 和 $v$ 分别表示图像平面上的坐标，$w$ 用来进行透视除法，保证 $u$ 和 $v$ 的值在图像平面上。

投影矩阵 $P$ 可以分解为相机内参矩阵 $K$ 和相机外参矩阵 $[R|t]$ 的乘积：

$$
P = K [R|t]
$$

其中，$K$ 是一个 $3 \times 3$ 的矩阵，包含了相机的内部参数，如焦距、主点等。$[R|t]$ 是一个 $3 \times 4$ 的矩阵，包含了相机的外部参数，如相机的旋转和平移。

为了推导 $P$ 的具体形式，我们可以先考虑一个简单的情况：相机坐标系的原点与图像平面重合，且相机的朝向与图像平面平行。这种情况下，投影矩阵可以表示为：

$$
P = \begin{bmatrix}
f & 0 & 0 & 0 \\
0 & f & 0 & 0 \\
0 & 0 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 1 \\
\end{bmatrix}
$$

其中，$f$ 是焦距，表示相机到图像平面的距离。

当相机坐标系的原点和图像平面不重合时，我们可以使用相机外参矩阵 $[R|t]$ 来把相机坐标系的原点变换到图像平面上。具体来说，我们可以将相机坐标系的原点变换为 $(X_c',Y_c',Z_c')$，其中 $(X_c',Y_c',0)$ 是图像平面上的点。这个变换可以表示为：

$$
\begin{bmatrix}
X_c' \\
Y_c' \\
Z_c' \\
1 \\
\end{bmatrix}
= [R|t] \cdot
\begin{bmatrix}
0 \\
0 \\
0 \\
1 \\
\end{bmatrix}
$$

然后，我们可以把 $(X,Y,Z)$ 变换为 $(X',Y',Z')$，其中 $(X',Y')$ 是图像平面上的坐标。这个变换可以表示为：

$$
\begin{bmatrix}
X' \\
Y' \\
Z' \\
1 \\
\end{bmatrix}
= [R|t] \cdot
\begin{bmatrix}
X \\
Y \\
Z \\
1 \\
\end{bmatrix}
$$

最后，我们可以将 $(X',Y',Z')$ 投影到图像平面上，得到一个新的齐次坐标 $(u,v,w,1)$。这个投影可以表示为：

$$
\begin{bmatrix}
u \\
v \\
w \\
1 \\
\end{bmatrix}
= K \cdot
\begin{bmatrix}
X'/Z' \\
Y'/Z' \\
1 \\
\end{bmatrix}
$$

将以上三个变换组合起来，我们可以得到透视投影变换矩阵的形式：

$$
P = K [R|t] =
\begin{bmatrix}
f_x & 0 & c_x & 0 \\
0 & f_y & c_y & 0 \\
0 & 0 & 1 & 0 \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
r_{11} & r_{12} & r_{13} & t_1 \\
r_{21} & r_{22} & r_{23} & t_2 \\
r_{31} & r_{32} & r_{33} & t_3 \\
\end{bmatrix}
$$

其中，$f_x$ 和 $f_y$ 是 $K$ 矩阵的对角线元素，分别表示 $x$ 和 $y$ 方向上的焦距；$c_x$ 和 $c_y$ 是 $K$ 矩阵的中心点，表示图像平面上的主点；$r_{ij}$ 和 $t_i$ 是 $[R|t]$ 矩阵的元素，表示相机的旋转和平移。

以一点透视为例，推导透视投影的投影变换矩阵。

透视投影是将三维空间中的物体映射到二维平面上的一种投影方式。在透视投影中，离观察者较远的物体看起来比较小，离观察者较近的物体看起来比较大。

假设我们的相机位于原点，投影平面与 $z$ 轴平行，并且相机的视线方向与 $z$ 轴平行。则我们可以通过下面的矩阵 $P$ 来实现投影变换：

$$
P =
\begin{bmatrix}
f & 0 & 0 & 0 \\
0 & f & 0 & 0 \\
0 & 0 & a+b & -ab \\
0 & 0 & 1 & 0
\end{bmatrix}
$$

其中，$f$ 是相机焦距，$a$ 是物体离相机的距离，$b$ 是物体在 $z$ 轴上的坐标。

假设物体在三维空间中的坐标为 $(x, y, z, 1)$，则它在投影平面上的坐标为 $(\frac{fx}{z}, \frac{fy}{z}, -(a+b)\frac{z}{z} - ab, -z)$。

通过上述矩阵 $P$，我们可以将物体在三维空间中的坐标转换为在二维平面上的投影坐标。