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鱼眼相机模型

引言：单目摄像头由于其成本低廉，易于部署等特性，在降低自动驾驶传感器成本上有着天然优势。然而，三维世界坐标系下的物体成像在二维平面后，往往损失了深度信息。要复原三维世界中目标的深度信息，往往需要设定一些限制条件。本文通过平面假设，使得通过二维目标检测得到的目标像素坐标能逆投影得到目标在世界坐标系下的坐标。1. kitti数据集中坐标系的介绍图一.kitti数据集采集车各坐标系图示kitti数据集采集车各传感器坐标如图一所示，所有传感器均采用右手坐标系，我们将用到Cam2摄像头，并将激光..

最近一直在从事单目相机测距相关工作，相机模型是一个绕不过的知识点，索性趁此总结，以供后续查阅。1.前置知识进行相机模型介绍前，需要对基本的坐标系变换公式有一个了解。1.1 坐标系旋转公式图1.坐标轴旋转图示原直角坐标系 xyzxyzxyz绕原点逆时针旋转 θ\thetaθ 角度，得到新坐标系x′y′z′x'y'z'x′y′z′，则原来的坐标系下R点坐标[x,y,z][x,y,z][x,y,z]与新坐标系下R点坐标关系为：[xyz]\begin{bmatrix}x\\y\\z\\\e.

1. cv2.calibrateCamera作用：通过要标定相机拍摄的不同方位的棋盘图，获取相机的内参矩阵，畸变系数，以及每幅图的相应旋转，平移矩阵函数定义：def calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs=None, tvecs=None, flags=None, criteria=None)参数说明：>objectPoints:棋盘格角点在棋盘格坐标系的