计算机视觉之相机模型推导建立过程

最新推荐文章于 2023-12-22 17:59:10 发布
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分类专栏： SLAM 文章标签： 计算机视觉 小孔成像 相机模型 机器视觉
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本文介绍了计算机视觉中相机模型的建立过程，从世界坐标系到像素坐标系的转换，涉及小孔成像原理、相似三角形知识、内参数矩阵和外参数矩阵的推导。还提及了相机标定的数学原理。

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世界坐标系：物体的真实世界坐标（三维）

相机坐标系：相对于相机建立的坐标系（三维）

图像坐标系：成像面上以光轴为原点的坐标系（二维）

像素坐标系：成像面上以左上角为原点的坐标系（二维），注意单位是整形的，因为像素是一个一个的。

齐次坐标：可以简单的理解成用多一维表示低纬的坐标。

例如的齐次形式可以表示为,对应的关系为

x=X/Z

y=Y/Z

一般可以令Z=1,则x=X,y=Y

相机成像的原理就是小孔成像的原理如图所示。

由于小孔成像会导致成像翻转问题，一般相机都会处理成正立的图像。数学上直接把成像面放置到小孔前面，这样思考问题会比较简单，并且结果一致

接下来开始推导相机成像的数学模型，所用到的数学知识也只有相似三角形的知识。

设P(Xc,Yc,Zc),p

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