解釋攝像機校準矩陣

我在解釋http://www.cvg.reading.ac.uk/PETS2001/pets2001-cameracalib.html#dataset2 處的攝像機校準數據時遇到問題，並且想知道是否有人可以提供幫助。基本上我理解了這個例子，當我嘗試計算3D對象的二維圖像座標時，它正常工作。我得到的二維座標是在圖像邊界內，這很好。解釋攝像機校準矩陣

問題是當我嘗試將工作應用到其他矩陣。爲了讓你進入的角度來看，這些校準矩陣適用於在

發現例如視頻考慮數據集的變換矩陣2攝像頭2：

FocalLength f=792 
ImageCentre (u,v) = (384, 288) 
Homogeneous Transform T = 



-0.94194 0.33537 -0.01657 0.00000; 
    -0.33152 -0.93668 -0.11278 0.00000; 
    -0.05334 -0.10073 0.99348 0.00000; 
    11791.10000 22920.20000 6642.89000 1.00000;

據當時的數據集的最高指示，第一步是將矩陣求逆得到：

-0.94194 -0.33152 -0.05334 0; 
    0.33538 -0.93669 -0.10074 0; 
    -0.01657 -0.11277 0.99348 0; 
    3529.67074 26127.15587 -3661.65672 1;

然後以世界座標中的點x =（0,0,0）爲例。

xT = (3529.67074,26127.15587,-3661.65672) and the point in 2D coordinates is given by 

(792 x 3529.67074/-3661.65672 + 384, 792 x 26127.15587/-3661.65672 + 288) 
= (-763.45 + 384 , -5651.187 + 288) 
= (-379.45, -5363.187)

現在這個答案顯然是不正確的，因爲答案應該在圖像邊界內。事實上，當我試圖在我的程序中使用這些信息時，3D世界中地平面上的點會被錯誤地轉換爲2D圖像座標。

我真的很感激，如果有人可以給任何想法如何正確應用工作。

感謝，

來源

2013-10-01 kenneth