世界坐标系，相机坐标系，成像平面，像素坐标系之间的关系

最新推荐文章于 2025-05-10 00:33:37 发布
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假设空间的某点在世界坐标系、相机坐标系、成像平面系、像素坐标系的坐标点分别为Pw，Pc，P’，Pu

  1. 成像平面的点P’ [X’,Y’,Z’]与相机坐标系点Pc[X,Y,Z]之间的关系

根据小孔成像及三角形相似关系，空点的点Pc落在成像平面上，成像的点P’：

                                                

其中，负号表示成的像是倒立的，f为成像平面到小孔的距离为。

为简化模型，把成像平面对称到相机前方，和三维空间的点一起放在摄像机坐标系的同一侧。简化（1）式为：

                                                 

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相机针孔模型----从世界坐标系，到相机坐标系，再到图像物理坐标系，最后到图像像素坐标系的转换过程解析
wangxiaokun671903的专栏
07-19 4万+
看了很多讲解从世界坐标系--->到相机坐标系——>图像坐标系的文章，心里的疑惑也逐渐展开，现在总结一下自己的理解：       世界坐标系、相机坐标系、图像物理坐标系、图像像素坐标系在我的另一篇博文里已经详细叙述。http://blog.youkuaiyun.com/wangxiaokun671903/article/details/37935113。他们之间的关系如下图所示：
世界坐标系到像素坐标系的转换
m0_53955985的博客
08-19 3186
二者处于同一空间，只是位置和方向不同，因此只需要旋转和平移操作。通过W2CW2CW2C外参矩阵完成，将世界坐标系中的点转换到相机坐标系中假设世界坐标系中的点为 (Xw,Yw,Zw)(X_w, Y_w, Z_w)(Xw​,Yw​,Zw​)，相机坐标系中的点为 (Xc,Yc,Zc)(X_c, Y_c, Z_c)(Xc​,Yc​,Zc​)W2C=(RT01) \text{W2C} = \begin{pmatrix} R & T \\ 0 & 1 \end{pmatrix} W2C=(R0​T1​) 其中：转换过程
世界坐标系，相机坐标系，图像坐标系，像素坐标系转换
热门推荐
qq_28448117的博客
03-12 1万+
参考博客１参考博客２世界 ——> 相机 (外参：R,T ) [Xc,Yc,Zc]T表示相机坐标，[Xw,Yw,Zw，1]T表示归物体所在的世界坐标。R表示旋转矩阵，T表示平移矩阵。相机 ——> 图像 (内参：f)从相机坐标系到图像坐标系，属于透视投影关系，从3D转换到2D。此时投影点p的单位还是mm，并不是pixel，需要进一步转换到像素坐标系f表示焦距。[Xc,Yc,Zc]T表示相机...
世界坐标系到像素坐标系的变换
最新发布
2501_90669630的博客
05-10 1411
现在我们来推导从世界坐标系到像素坐标系的变换矩阵。假设世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系如下图所示：点P为三维空间上的一点，它在世界坐标系和相机坐标系上的坐标分别为xw​yw​zw​和xc​yc​zc​。点P在图像坐标系上对应点P′，点P′在图像坐标系和像素坐标系上的坐标分别为xy和uv。相机的焦距为f，单位为米m。：为了更加方便地描述，设置相机坐标系的Xc​轴和Yc​轴与图像坐标系的X轴和Y轴以及像素坐标系的U。
世界坐标系投影到像素坐标系【python实验】
木盏
11-01 1218
对于三维视觉而言，需要清晰了解世界坐标系和像素坐标系的对应关系。本文用python做实验。 相机内外参数的数学推导可以看我之前的博客《【AI数学】相机成像之内参数 》，《【AI数学】相机成像之外参数》。
用matlab仿真，将世界坐标系转化为像素坐标系
08-27
本程序结合我的博客而仿真的，网址是：https://mp.youkuaiyun.com/postedit/82115829
世界坐标系、相机坐标系、图像物理坐标系、像素平面坐标系
DeepCBW的博客
11-14 1399
世界坐标系是一个全局的坐标系统，用于定义场景中物体的位置。在这个坐标系中，每个物体的位置都是相对于一个全局原点来描述的，单位是m，任意一点的坐标表示为，也称为测量坐标系，是一个三维直角坐标系，以其为基准可以描述相机和待测物体的空间位置，世界坐标系的位置可以根据实际情况自由确定。相机坐标系是相对于相机的位置来定义物体的坐标系统。在这个坐标系中，原点通常位于相机的光心，即相机镜头的中心。
Camera2Imageplane.zip_坐标变换 平面_坐标系_相机坐标_相机坐标变换_相机坐标系
07-14
标题“Camera2Imageplane.zip_坐标变换 平面_坐标系_相机坐标_相机坐标变换_相机坐标系”暗示了我们将探讨的内容，即如何从相机坐标系转换到相平面的二维坐标系。相机坐标系是三维空间中的一个参考框架，用于描述...
相机坐标系和世界坐标系的转换以及图像坐标系和像素坐标系的转换【详解】
qq_23022733的博客
09-29 4690
什么是相机标定？空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，需要建立相机成像的几何模型这些几何模型参数就是相机参数这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)什么是世界坐标系由于摄像机与被拍摄物体可以放置在环境中任意位置，这样就需要来表示摄像机和被摄物体的位置，这个在环境中建立一个坐标系，坐标系就成为世界坐标系什么是相机坐标系也是一个三维直角坐标系，原点位于镜头光心处，x、y轴分别与相面的两边平行，z轴为镜头光轴，与像平面垂直，如下图所示为啥要把世界坐标系变到相机坐标系。
biaoding.zip_世界坐标系_世界坐标转换_图像坐标系_图像坐标系 世界坐标系 转换_坐标图像匹配
07-14
本主题聚焦于“世界坐标系”与“图像坐标系”之间的转换以及坐标图像匹配。下面将详细阐述这两个坐标系的概念、转换过程及其实现方法。 首先，我们来了解一下“世界坐标系”。在现实世界中，我们通常定义一个全局...
世界坐标系，相机坐标系，像素坐标系转换 详细说明（附代码）
蓝羽飞鸟的博客
11-17 8894
像素坐标，世界坐标，相机坐标之间的转换
世界坐标系与像素坐标系的点互相转换
qq_42914355的博客
05-15 6259
https://blog.youkuaiyun.com/m0_37598482/article/details/78647793
世界坐标系，相机坐标系，图像坐标系和像素坐标系之间的转换
Alex的博客
06-23 5334
1、世界坐标系到相机坐标系之间的转换：世界坐标系是真实世界的基准坐标系，我们需要知道相机坐标系下的点在世界坐标中的位置，利用齐次坐标转换矩阵。 2、相机坐标系到图像坐标系之间的转换：该转换可以看成简单的射影变换（将相机看成小孔模型），将三维坐标变换成二维坐标。其中f为焦距： 3、图像最坐标系到像素坐标系： ...
世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间的转换
《好好先生》专栏
12-29 1万+
世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间的转换 图像处理、立体视觉等方向常常涉及到四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。例如下图： 构建世界坐标系只是为了更好的描述相机的位置在哪里，在双目视觉中一般将世界坐标系原点定在左相机或者右相机或者二者X轴方向的中点。 接下来的重点，就是关于这几个坐标系的转换。也就是说，一个现实中的物体是如何在图像中成像的。 1....
世界坐标与像素坐标的相互转换
Jensen Lee的博客
09-20 8622
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37598482/article/details/78647793
世界坐标系/相机坐标系/图像坐标系 转换
流觞时光
03-05 1万+
目录一、各坐标系简要介绍二、坐标系转换2.1 世界坐标系转为相机坐标系2.2 相机坐标系转为物理图像坐标系2.3 物理图像坐标系转为图像坐标系2.4 总结2.5 为什么要使用齐次坐标参考文献 一、各坐标系简要介绍 首先介绍数字图像处理领域中的图像坐标系，如上图左图所示，坐标系O_0为图像坐标系，其原点是在图像的左上角，每一个像素通过其所在位置的列数和行数索引 (u,v) 来表示。 另外需要建立图像坐标与物理单位的关系，而后才能将目标的真实世界坐标转换为图像坐标。即建立以物理单位表示的物理图像坐标系（有些文
【参考资料整理】世界坐标系，相机坐标系，图像坐标系以及像素坐标系的关系
gaizixuan的博客
11-13 365
最近在处理实验要用的数据集，发现每个数据集对于关节点的标注所对应的坐标系都不一样，有对应世界坐标系的，有对应相机坐标系或者图像坐标系的。需要理清这些坐标系之间的关系，才能正确处理好数据，以确保之后模型的训练不会出问题。 在网上找到了四个参考系的介绍以及对应关系，个人觉得讲解的很清楚，链接如下： https://blog.youkuaiyun.com/chentravelling/article/detai...
世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系的转换
weixin_43588171的博客
01-20 3812
世界坐标系 相机坐标系 像素坐标系 图像坐标系
03-12
### 不同坐标系之间的关系 在计算机视觉领域，多个坐标系用于描述物体的位置和方向。这些坐标系包括世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系以及像素坐标系。 #### 世界坐标系 (World Coordinate System) 这是全局参考框架，在此系统中定义了场景中的所有对象位置。它通常被设定为固定不变的空间参照点[^2]。 #### 相机坐标系 (Camera Coordinate System) 当摄像头捕捉到三维世界的景象时，会创建一个新的局部坐标体系——即摄像机坐标系。该坐标系原点位于摄像机光心处，并且Z轴指向拍摄方向。通过一系列变换可以将任何给定的世界坐标映射至对应的摄像机坐标下[^1]。 #### 图像坐标系 (Image Coordinate System) 一旦光线穿过镜头并投射到传感器平面上，则形成了二维平面内的表示形式—这就是所谓的图像坐标系。此时X' 和 Y' 轴分别平行于成像面的水平线与垂直线；而 z 值则代表距离焦距的距离[^3]。 #### 像素坐标系 (Pixel Coordinate System) 最终，为了能够在显示器上呈现图像数据，还需要进一步把上述得到的结果转化为具体的像素位置。这一步骤涉及到标准化设备单位（NDC）向实际分辨率坐标的转变过程。 ### 各种转换方法概述 要实现从一种坐标系到另一种的有效过渡，主要依赖以下几个关键矩阵： - **Model Matrix**: 将几何体由其原始状态移动旋转缩放等操作后放置入适当位置； - **View Matrix**: 描述如何调整视角来模拟虚拟摄影装置的动作效果； - **Projection Matrix**: 定义投影方式从而决定近大远小的关系特性。 具体来说，顶点最初处于本地空间(local space)，随后依次经历如下阶段直至成为屏幕上可见的形式: 1. 应用模型变换(model transformation)使物体进入世界坐标(world coordinate)[^2]; 2. 使用视图变换(view transformation)将其置于相对于观看者而言恰当的角度方位; 3. 经过投影变换(projection transformation),使得景物呈现出合理的透视感观特征; 4. 执行裁切(clipping)以去除超出视野范围的部分; 5. 实施齐次除法(homogeneous divide)/透视除法(perspective division); 6. 映射(mapping)至规范化后的窗口坐标(normalized device coordinates, NDCs)[-3]; 7. 最终完成屏幕映射(screen mapping). ```cpp // C++ code snippet demonstrating basic transformations using OpenGL matrices. glm::mat4 model = glm::translate(glm::mat4(1.0f), position); // Model matrix example glm::mat4 view = glm::lookAt(cameraPos, cameraFront, cameraUp); // View matrix creation glm::mat4 projection = glm::perspective(glm::radians(fov), aspectRatio, nearPlane, farPlane); // Projection setup ```
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