已知图像坐标系求相机坐标系_世界、相机、图像、像素坐标系之间的关系
时间: 2023-09-05 18:08:14 浏览: 55
在计算机视觉中,通常使用四种坐标系:世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系。它们之间的关系如下:
1. 世界坐标系:表示真实世界中的三维点,通常使用笛卡尔坐标系表示。
2. 相机坐标系:表示相机在世界坐标系中的位置和朝向,通常使用右手坐标系表示。相机坐标系的原点为相机的光心,Z 轴指向相机的视线方向,X 轴和 Y 轴分别指向相机的右侧和下方。
3. 图像坐标系:表示相机成像平面上的二维坐标系,通常使用左上角为原点,X 轴向右,Y 轴向下的坐标系表示。图像坐标系的单位是毫米或者像素。
4. 像素坐标系:表示图像在计算机中的表示,通常使用左上角为原点,X 轴向右,Y 轴向下的坐标系表示。像素坐标系的单位是像素,每个像素代表图像中的一个点。
世界坐标系到相机坐标系的变换可以通过相机的外参矩阵实现,相机坐标系到图像坐标系的变换可以通过相机的内参矩阵和畸变矩阵实现,图像坐标系到像素坐标系的变换可以通过像素尺寸和图像的起始位置实现。
相关问题
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。
相机坐标系和世界坐标系中的位姿关系怎样计算
相机坐标系和世界坐标系之间的位姿关系可以通过以下步骤计算:
1. 通过外参矩阵将相机坐标系的坐标转换到世界坐标系中。外参矩阵是一个4x4的矩阵,包含了相机的位置和方向信息。
2. 外参矩阵可以通过相机的内参矩阵和相机姿态来计算得到。相机的内参矩阵包含了相机的焦距、主点和像素比等信息,相机姿态包含了相机在世界坐标系中的位置和朝向信息。
3. 可以通过标定相机获取相机的内参矩阵和外参矩阵。标定相机需要使用一个已知的物体或者一个平面上的点集,通过相机拍摄并测量这些点的像素坐标和实际坐标,然后使用这些数据来计算相机的内参矩阵和外参矩阵。
4. 通过相机的位姿关系,可以将相机拍摄的图像中的像素坐标转换为世界坐标系中的坐标,或者将世界坐标系中的坐标转换为相机坐标系中的坐标。