圖像座標到世界座標opencv

我使用opencv校準了我的單色相機。現在我知道攝像機的攝像機固有矩陣和失真係數[K1，K2，P1，P2，K3，K4，K5，K6]。假設相機以[Roll，Pitch，Yaw]旋轉放置在[x，y，z]中。當攝像機在地板上看時，我怎樣才能獲得世界座標中的每個像素[z = 0]。圖像座標到世界座標opencv

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來源

2015-05-28 mefmef

你說你校準你的相機，讓你：

內在參數
外在參數（旋轉，平移）
失真係數

首先，以補償失真，您可以使用undistort函數並獲取未失真的圖像。現在，你剩下的是內在/外在參數和針孔相機模型。從OpenCV documentation採取以下等式說明如何變換3D世界座標轉換成2D圖像座標使用這些參數：

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基本上，你乘以一個投影矩陣，這又是一個組合的3D座標內部參數（方程中的第一個矩陣）和外部參數（方程中的第二個矩陣）。外部參數矩陣包含旋轉和平移分量[R|T]。

來源

2015-05-29 20:53:48

感謝您的回答。我認爲這是一般情況。看起來相機位置的過渡[X，Y，Z]應該變爲t1 t2 t3。但我不明白我怎麼能從[Roll，Pitch，Yaw]中獲得r11〜r33。那我的常規攝像機正在尋找地板[Z = 0]呢？ – mefmef

如果您正在尋找地面，方程中的Z = 0，並且轉換變爲可逆的，如我在回答中提到的演示文稿幻燈片27中所述（http：//www.gris.tu-darmstadt。德/教學/課程/ SS11/CV1/L9-singleview-v1.pdf）。 –

關於值r11〜r33，它們形成了所謂的旋轉矩陣。它可以寫成R = ABC，其中A，B和C表示圍繞不同軸的旋轉（根據慣例選擇軸）。旋轉量由滾動角，俯仰角和偏航角給出，但由於存在不同的慣例，因此A，B和C的值可能會有所不同。作爲實施轉換的參考，您可以使用http://mathworld.wolfram.com/EulerAngles.html。 –

我建議你通過學習針孔相機模型，該款機型的過程中，通過其在3D世界中的一個點使用相機內部參數映射到圖像平面開始。正如你所看到的，這個過程不是一對一的，因此它通常不能被倒置（圖像到3D），除非你有深度信息（你有，因爲你說的點位於z = 0 ）。 this presentation幻燈片27中提到了這種特殊情況。先前的講座詳細解釋了圖像形成過程，並且可以用作實際確定從圖像到世界座標的轉換的第一參考。 Szeliski's book和this PDF也是很好的資源。

來源

2015-05-28 23:55:58

圖像座標到世界座標opencv

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