opencv坐标系到jmonkeyengine坐标系

OpenCV和JMonkeyEngine使用的坐标系有所不同，需要进行坐标系转换才能正确地将OpenCV中处理的图像渲染到JMonkeyEngine中。

在OpenCV中，坐标系原点通常位于图像的左上角。横向坐标向右增加，纵向坐标向下增加。例如，图像的左上角坐标为(0, 0)，右下角坐标为(width-1, height-1)，其中width和height分别为图像的宽度和高度。

在JMonkeyEngine中，坐标系原点通常位于相机位置。横向坐标向右增加，纵向坐标向上增加。例如，相机位置的坐标为(0, 0, 0)，向右移动相机会增加x坐标，向上移动相机会增加y坐标，向前移动相机会增加z坐标。

因此，需要将OpenCV中的坐标系转换为JMonkeyEngine中的坐标系，可以使用以下公式：

x_jme = x_ocv - width/2
y_jme = height/2 - y_ocv

其中，x_ocv和y_ocv是OpenCV中的坐标，width和height是图像的宽度和高度，x_jme和y_jme是JMonkeyEngine中的坐标。这些公式将OpenCV中的坐标系原点移到了图像的中心位置，并将纵向坐标翻转。

相关问题

opencv像素坐标系到世界坐标系

在OpenCV中，像素坐标系是指图像上的点的坐标表示方式，而世界坐标系是指物体在现实世界中的坐标表示方式。通常，我们需要将像素坐标转换为世界坐标，或者将世界坐标转换为像素坐标。为了实现这种转换，我们可以利用相机的内参、畸变参数和外参等标定参数。

首先，我们需要读取标定文件，并提取出标定参数，包括相机的内参、畸变参数和外参等。然后，我们可以利用这些参数将世界坐标中的点转换为像素坐标。这一步骤可以通过使用OpenCV中的函数来实现，例如`cv2.projectPoints()`函数。

另外，我们也可以通过手动估计的非亚像素坐标点将其转换为世界坐标，然后将其映射到图像上，通过比较转换后的像素坐标和输入的差距来评估转换的准确性。

总的来说，通过读取标定文件中的参数或手动估计的坐标点，我们可以实现Opencv像素坐标系到世界坐标系的转换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV学习——图像坐标系，相机坐标系和世界坐标系](https://blog.csdn.net/AileenNut/article/details/76922534)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于opencv的用于精确测量的单目相机标定，世界坐标和像素坐标相互转换](https://blog.csdn.net/m0_68681926/article/details/128003512)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

opencv 已知图像坐标系

### 回答1：
OpenCV 是一个计算机视觉库，它提供了许多功能来处理和分析图像，包括识别、跟踪、检测等。在 OpenCV 中，图像坐标系是指在二维平面上的任何点的 x 和 y 坐标。此坐标系的原点（0, 0）位于图像的左上角，x 正方向向右延伸，y 正方向向下延伸，因此可以按照 (x，y) 的顺序访问图像像素。在 OpenCV 中，图像坐标系一般使用像素单位，即每个像素都有一个唯一的坐标值。

因此，已知了图像坐标系，就可以根据坐标值对图像进行处理，如绘制图形、分割图像、检测物体等。在 OpenCV 中，还可以使用像素值来表示不同的颜色或灰度，从而对彩色或灰度图像进行处理。总之，图像坐标系是 OpenCV 中非常基础和重要的概念，对于图像处理和分析有着重要的作用。

### 回答2：
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，已知图像坐标系是其中的重要概念之一。在OpenCV中，图像坐标系是一种二维坐标系，其中原点位于左上角，x轴沿图像向右延伸，y轴沿图像向下延伸。

OpenCV在处理图像时常常需要使用图像坐标系，比如在进行图像处理、目标检测、跟踪等一系列计算时。通过已知图像坐标系，可以精确确定图像中的目标位置、大小等信息，从而帮助我们更好地分析图像，并且对于计算机视觉任务的实现也非常重要。

对于OpenCV中图像坐标系的处理，常常需要将其转化为世界坐标系或相机坐标系等3D坐标系，以便更好地进行目标检测、跟踪、姿态估计等任务。因此，对于OpenCV中的图像坐标系的理解和应用是计算机视觉工程师必备的基础能力之一。