计算图像中心点的像素坐标(x_c, y_c) 将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标(x_c_rel, y_c_rel),即将像素坐标减去图像中心点的像素坐标。 将相对坐标转换为实际坐标(x, y),即: x = (x_c_rel / x_res) * 2 * tan(h_fov / 2) * f y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(v_fov / 2) * fMATLAB代码实现
时间: 2023-12-06 18:40:43 浏览: 32
假设图像的宽度为x_res,高度为y_res,水平视场角为h_fov,垂直视场角为v_fov,焦距为f,则可以使用以下MATLAB代码实现:
%获取图像中心点的像素坐标
x_c = x_res / 2;
y_c = y_res / 2;
%将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标
x_c_rel = - (x_c - 1);
y_c_rel = y_c - 1;
%将相对坐标转换为实际坐标
x = (x_c_rel / x_res) * 2 * tan(h_fov / 2) * f;
y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(v_fov / 2) * f;
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计算图像中心点的像素坐标(x_c, y_c) 将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标(x_c_rel, y_c_rel),即将像素坐标减去图像中心点的像素坐标。 将相对坐标转换为实际坐标(x, y),即: x = (x_c_rel / x_res) * 2 * tan(h_fov / 2) * f y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(v_fov / 2) * f代码实现
以下是Python实现代码:
```python
import math
def pixel_to_camera(x_c, y_c, x_res, y_res, h_fov, v_fov, f):
# 计算图像中心点的相对坐标
x_c_rel = x_c - x_res/2
y_c_rel = y_c - y_res/2
# 计算实际坐标
x = (x_c_rel / x_res) * 2 * math.tan(h_fov/2) * f
y = (y_c_rel / y_res) * 2 * math.tan(v_fov/2) * f
return x, y
```
其中,参数说明如下:
- `x_c`:图像中心点的横向像素坐标
- `y_c`:图像中心点的纵向像素坐标
- `x_res`:图像的横向分辨率(像素数)
- `y_res`:图像的纵向分辨率(像素数)
- `h_fov`:横向视场角(单位为弧度)
- `v_fov`:纵向视场角(单位为弧度)
- `f`:相机的焦距(单位为毫米)
函数返回值为一个包含实际坐标 `(x,y)` 的元组。
将图像坐标系的原点移动到中心点,并建立坐标轴python代码
假设图片大小为 `width` × `height`,可以将图像坐标系的原点移动到中心点的 Python 代码如下:
```python
import numpy as np
# 图片大小
width = 640
height = 480
# 计算中心点坐标
center_x = width / 2
center_y = height / 2
# 建立坐标轴
x_axis = np.array([[0, center_y], [width, center_y]])
y_axis = np.array([[center_x, 0], [center_x, height]])
```
解释一下:
- `center_x` 和 `center_y` 分别是图片中心点的 x 坐标和 y 坐标。
- `x_axis` 和 `y_axis` 分别是 x 轴和 y 轴的坐标点,用 Numpy 的数组表示。其中 `x_axis` 的两个坐标点分别是 `(0, center_y)` 和 `(width, center_y)`,表示 x 轴从左到右,y 坐标为 `center_y` 不变;`y_axis` 的两个坐标点分别是 `(center_x, 0)` 和 `(center_x, height)`,表示 y 轴从下到上,x 坐标为 `center_x` 不变。