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

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。

如何将世界坐标系和像素坐标系建立关系

世界坐标系是指物体在三维空间中的坐标系，而像素坐标系是指图像中的像素坐标系。在计算机视觉和机器视觉中，需要将世界坐标系和像素坐标系建立起关系，以便进行图像测量和三维重建等操作。

建立世界坐标系和像素坐标系的关系，需要进行相机标定。相机标定的过程中，需要使用已知的物体点或者标定板的角点，通过相机成像过程将物体点或者标定板的角点在图像中的像素坐标系中找出来，然后通过一些计算方法，得到相机的内参和外参矩阵，从而建立起世界坐标系和像素坐标系之间的关系。

具体来说，通过相机标定可以得到相机的内参矩阵和外参矩阵，其中内参矩阵包括相机的焦距、主点位置和畸变参数，外参矩阵包括相机的旋转和平移矩阵。在计算过程中，可以使用内参矩阵将世界坐标系中的三维点投影到相机坐标系中，然后使用外参矩阵将相机坐标系中的三维点转换到像素坐标系中，从而得到三维点在像素坐标系中的坐标。

建立好世界坐标系和像素坐标系之间的关系后，就可以在图像中进行测量和三维重建等操作，从而实现计算机视觉和机器视觉中的各种应用。