像素坐标系转化为图像坐标系

在计算机图像处理中，像素坐标系和图像坐标系是两种常用的坐标系。像素坐标系是以图像的左上角为原点，以像素为单位进行划分的坐标系；而图像坐标系是以图像的中心为原点，以实际长度为单位进行划分的坐标系。

将像素坐标系转化为图像坐标系，需要确定图像的中心点和实际长度单位。通常情况下，可以将图像的中心点设置为图像的中心像素点，实际长度单位可以根据具体情况进行选择，例如像素、毫米或英寸等。

具体的转化方法可以通过以下公式进行计算：

x_img = (x_pix - x_center) * pixel_size

y_img = (y_center - y_pix) * pixel_size

其中，x_pix和y_pix分别表示像素坐标系中的x和y坐标，x_center和y_center表示图像中心点的像素坐标，pixel_size表示每个像素所对应的实际长度。

通过以上公式，就可以将像素坐标系转化为图像坐标系，从而方便进行图像处理和分析。

相关问题

像素坐标系转图像坐标系

首先，需要明确两者的定义：

- 像素坐标系：是一种基于图像像素的坐标系，通常以左上角为原点，向右为 x 轴正方向，向下为 y 轴正方向。
- 图像坐标系：是一种基于图像尺寸的坐标系，通常以左上角为原点，向右为 x 轴正方向，向下为 y 轴正方向，坐标值的范围是从 (0,0) 到 (width-1,height-1)。

将像素坐标系转换为图像坐标系，只需要将像素坐标系的坐标值除以图像的宽度和高度即可。具体地，设像素坐标系中一个点的坐标为 (x,y)，图像的宽度和高度分别为 width 和 height，则该点在图像坐标系中的坐标为：

- x' = x / width
- y' = y / height

注意，这里的除法是浮点数除法，而非整数除法。

matlab像素坐标系转换世界坐标系

为了将像素坐标系转换为世界坐标系，需要进行相机标定。相机标定是指确定相机的内部参数和外部参数，以便将像素坐标系中的点转换为世界坐标系中的点。在Matlab中，可以使用以下步骤进行相机标定和像素坐标系到世界坐标系的转换：

1.采集一组已知的三维点和它们在图像中的对应二维点，这些点应该分布在整个图像中，并且应该包括不同深度的点。

2.使用Matlab中的Camera Calibrator App进行相机标定。在该应用程序中，可以导入采集的图像并选择标定模板。然后，应用程序将自动检测标定板并计算相机的内部参数和外部参数。

3.使用Matlab中的undistortImage函数将图像畸变校正。该函数需要相机的内部参数和畸变系数作为输入。

4.使用Matlab中的extrinsics函数将相机的外部参数转换为旋转矩阵和平移向量。

5.使用Matlab中的projectPoints函数将像素坐标系中的点转换为世界坐标系中的点。该函数需要相机的内部参数、旋转矩阵、平移向量和像素坐标系中的点作为输入。

下面是一个Matlab代码示例，用于将像素坐标系中的点转换为世界坐标系中的点：

% 相机标定
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
cameraParams = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);

% 畸变校正
I = imread('image.jpg');
undistortedImage = undistortImage(I, cameraParams);

% 外部参数转换
[R, t] = extrinsics(imagePoints, worldPoints, cameraParams);

% 像素坐标系转换为世界坐标系
imagePoints = [x, y];
worldPoints = projectPoints(imagePoints, R, t, cameraParams);