计算机视觉之三维重建-摄像机几何

最新推荐文章于 2025-03-27 14:22:18 发布
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#计算机视觉 #人工智能

本文探讨了通过摄像机偏斜的投影矩阵建立空间点到像素平面的映射关系。详细解析了内参数如何决定物体点与图像点之间的关联，以及外参数如何体现摄像机与世界的空间关系。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 建立空间点到像素平面的映射关系：

 

 考虑了摄像机偏斜的投影矩阵：

 

内参数决定了物体的点与图像点之间的关，外参数决定了摄像机和世界的关系。

 

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这个平面的坐标原点一般设定在图像的中心，即主光轴与图像传感器的交点，以便更准确地描述图像的物理位置和关系，常常使用物理单位如毫米来描述像素在图像中的位置。具体来说，当物体上离相机较远的点P在胶片上成像时，如果物体上较近的点在胶片上映射到多个位置，那么就无法形成清晰的焦点，从而产生虚像。当光线经过透镜时，由于透镜的制造精度或组装工艺的偏差，光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲，从而导致图像的失真。在没有建立用户坐标系之前，画面上所有点的坐标都是以该坐标系的原点来确定各自的位置的。
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作者：PCIPG-晨艺|来源：3DCV添加微信：dddvisiona，备注：3D点云，拉你入群。文末附行业细分群。1 什么是三维重建在计算机视觉中，三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程。由于单视频的信息不完全，因此三维重建需要利用经验知识，而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易，其方法是先对摄像机进行标定，即计算出摄像机的图像坐标系与世界坐标系的关系，然后利用多个...
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