计算机视觉中常用的坐标系

计算机视觉中常用的坐标系

在计算机视觉领域中，坐标系是一种重要的概念，用于描述图像或视频中的像素位置、物体边界框以及其他几何特征。常用的坐标系包括图像坐标系、世界坐标系、相机坐标系和规范化坐标系。本文将详细介绍这些坐标系，并提供相应的源代码示例。

1. 图像坐标系（Image Coordinate System）:
   图像坐标系是最常见的坐标系之一，用于描述图像中像素的位置。在图像坐标系中，图像的左上角是原点(0, 0)，水平向右为X轴正方向，垂直向下为Y轴正方向。坐标值以像素为单位，例如，(100, 200)表示位于水平方向100像素，垂直方向200像素的位置。

下面是一个使用Python和OpenCV库操作图像坐标系的示例代码：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图像尺寸
height,