机器视觉与摄像机坐标系转换原理

“两个摄像机坐标系-台湾射频牛人的实战-实用无线电设计 袁杰”涉及的是计算机视觉中的多摄像机坐标转换问题，特别是刚体变换的概念，这是在机器视觉系统中用于处理多个视角下同一物体坐标转换的基础理论。 在计算机视觉中，刚体变换是指物体的位置和方向发生变化，但保持其形状和大小不变的一种变换。在描述两个摄像机坐标系时，假设有一个点P同时出现在两个不同的摄像机视野中，它的坐标分别为\( P_1 \)和\( P_2 \)。这两个坐标之间的转换可以通过旋转矩阵R和平移向量T来实现，公式为\( P_2 = R_1P_1 + T \)。这里的R是一个3x3的正交矩阵，表示旋转，T是一个3维向量，表示平移，即第一个坐标系的原点在第二个坐标系中的坐标。 旋转矩阵R的元素由三个旋转角度（通常为绕z、y、x轴的旋转）决定，它确保了变换后的坐标保持长度和方向的一致性。平移向量T则反映了两个摄像机之间在空间中的相对位置。 机器视觉是智能机器的一个关键组成部分，它模拟人类视觉，通过捕捉和分析图像来理解和解析环境。大约80%的人类感知信息来自视觉，因此机器视觉对于构建智能系统至关重要。它包括图像获取、图像处理、特征提取、三维重建等多个步骤。在三维信息恢复过程中，需要利用投影几何知识，从二维图像反推三维信息，这通常涉及到复杂的数学计算和图像分析技术。 机器视觉的历史可以追溯到20世纪50年代，从最初的二维图像识别发展到对三维场景的理解。Roberts的工作在1960年代开创了这一领域，他从图像中提取出三维结构，为后续的三维机器视觉研究奠定了基础。随着技术的进步，70年代已经出现了初步的视觉应用系统，研究内容涵盖边缘检测、特征提取、几何分析等多个方面。 本资源讨论的是多摄像机系统中的刚体变换理论，这是机器视觉中用于同步定位与建图（SLAM）和立体视觉等应用的关键技术。通过理解这些概念，可以更好地设计和实现复杂视觉系统，例如自动驾驶汽车的环境感知或者无人机的导航。