相机坐标系通过内参矩阵转换到像素坐标系

原创 已于 2023-05-05 17:28:02 修改 · 1k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#矩阵 #数码相机 #计算机视觉

于 2023-02-20 16:48:55 首次发布
文章讲述了在图像处理中，如何将相机坐标系(Xc,Yc,Zc)中的点通过相机内参矩阵转换到像素坐标系(u,v)的过程，强调了这一转换在计算机视觉和图像理解中的重要性。
部署运行你感兴趣的模型镜像

1. Camera坐标系->Pixel坐标系

xoy为相机坐标系，uv为像素坐标系。

Xc，Yc，Zc为为相机坐标系的点，u,v为像素坐标系的点。其关系为：

即：相机坐标系的点通过相机内参矩阵得到像素坐标系中对应的点

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.6

PyTorch 2.6

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

HHHHGitttt
关注
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 6062
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。
三维重建系列之：世界坐标系、相机坐标系和像素坐标系的基本概念和相互转换
m0_51661400的博客
08-21 6488
本文介绍了计算机视觉中使用的三个主要坐标系：世界坐标系、相机坐标系和像素坐标系。文章详细阐述了这些坐标系的定义、重要性以及它们之间的转换方法。通过结合外参矩阵和内参矩阵，我们展示了如何从一个坐标系准确地转换到另一个坐标系，从而为实际应用中的图像处理和三维空间分析提供数学基础。
相机坐标系转换总结
Less is More
07-28 4796
像素坐标系与图像坐标系 图像坐标系与相机坐标系 相机坐标系与世界坐标系
相机坐标系、像素坐标系转换
m0_48748418的博客
04-16 5737
在计算机视觉和图形学中，相机内参矩阵通常用于将图像坐标系中的像素坐标转换为相机坐标系中的三维坐标，或者将相机坐标系中的三维坐标投影到图像坐标系中的像素坐标。在计算机视觉和图形学中，像素坐标系和相机坐标系之间的转换是非常重要的，因为它允许我们将从相机中捕获的图像中的像素位置转换为三维场景中的物体位置。下面是一个简单的 C++ 代码示例，演示如何将像素坐标系中的坐标转换为相机坐标系中的坐标。方向上的焦距，表示相机坐标系中的一个单位长度在图像坐标系中对应的像素数。假设我们有一个相机，它在世界坐标系中的位置为。
相机标定：从世界坐标系到图像像素坐标系转换过程解析
qq_27546529的博客
05-05 3万+
最近在做自动泊车项目，利用视觉算法进行车位线检测，其中用到了二维图像坐标与世界坐标的相互转换，因此对相机的标定，相机的位姿计算研究了一番，抽空总结了一下，分享给广大网友。 在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确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，必须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。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数（...
像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系之间的转换
2023年才睡醒的双非研究生
06-27 1万+
这些确实很重要🤣但是因为个人原因，本文对相机坐标系转换到世界坐标系不作记录😄。
相机成像---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关系
Zosse的博客
03-04 1万+
新学期第一天开始写的这篇文章，看看我啥时候能把他发出去。假期当然是啥也没干了，之前还信誓旦旦说回家一定能学习，学个毛线。开始学习啦，去年年末把环境配置好了之后，实验发现他不准，用的D435i摄像头是红外的，在水里误差太大，所以目标的话就是要给他整准，首先的话学习一下双目摄像头的成像原理~ c1、c2是左右两个双目相机（位置是对齐的）。相机焦距f，相机之间距离为b，右上角为目标位置P（x,y），目标的水平坐标为x，相机离目标垂直距离（所求目标距离相机的深度）为z。 如果要计算深度z，必须.
用matlab仿真，将世界坐标系转化为像素坐标系
08-27
在计算机视觉和图像处理领域，将世界坐标系转化为像素坐标系是一个重要的步骤，尤其是在进行三维物体的定位、机器人导航或图像映射等应用时。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，提供了丰富的函数和工具箱来...
相机坐标系 -＞ 像素坐标系
子燕若水的博客
09-13 298
_cam2pixel函数并没有处理相机坐标系中cam_coord[…, 2]的值，直接返回当作深度值。这是因为这个函数只是用来将相机坐标系中的点转换到像素坐标系中的点的，不需要对深度值做任何变换。深度值的变换是在convert_cc_to_ic函数中进行的，这个函数会将所有点的深度值减去根节点（Pelvis骨盆）的深度值，得到相对深度值。这样做的目的是为了消除相机位置和姿态对深度值的影响，只保留点之间的相对距离。
相机坐标系之间的转换
qq_43389847的博客
10-10 1257
一个有4个坐标系：图像坐标系、像素坐标系、相机坐标系、世界坐标系。
坐标转换(相机坐标系、世界坐标系、图像物理坐标系、图像像素坐标系)
weixin_52812293的博客
11-28 2674
相机模型以及坐标系转换(相机坐标系，世界坐标系，图像物理坐标系，图像像素坐标系)
相机标定 ＞＞ 坐标系转换@内参、外参
m0_52785249的博客
08-04 6423
1. 坐标系介绍 1.1 像素坐标系 1.2 图像坐标系 1.3 相机坐标系 1.4 世界坐标系 2. 相机标定 2.1 内参 2.1.1 内参的意义（透视映射） 2.1.2 内参的组成 2.2 外参 2.2.1 外参的意义（刚体变换） 2.2.2 外参的组成 3. 标定方法 4. 总结...
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 9643
像素坐标，世界坐标，相机坐标之间的转换
相机模型—世界坐标到像素坐标转换
weixin_42391513的博客
11-27 339
世界坐标->相机坐标->图像坐标->像素坐标 转换过程
机器视觉：相机内参外参及坐标系转换（1）
m0_62882611的博客
12-29 2271
数字图像在计算机内部存储的形式类似于像素坐标系，如下图所示，图像中任意一点的坐标可以表示为：（u,v）。
内参、外参、畸变参数三种参数与相机的标定方法与相机坐标系的理解
weixin_43956732的博客
09-27 4372
  有国才有家，支持国产，生活中点滴做起，买手机就买华为，这是我们国家IT界的脊梁！！！  1、 相机参数是三种不同的参数。  相机的内参数是六个分别为：1/dx、1/dy、r、u0、v0、f。 opencv1里的说内参数是4个其为fx、fy、u0、v0。实际其fx=F*Sx，其中的F就是焦距上面的f,Sx是像素/没毫米即上面的dx，其是最后面图里的后两个矩阵进行先相乘，得出的，则把它看成整体，就相当于4个内参。其是把r等于零，实际上也是六个。 dx和dy表示：x方向和
图像处理——4个坐标系及相关转换图像像素坐标系 图像物理坐标系 相机坐标系 世界坐标系
MengYa_Dream的博客
09-11 4万+
图文结合参考，相机标定 相机模型 针孔模型 图像像素坐标系 图像物理坐标系 相机坐标系 世界坐标系 CDD平面
世界坐标系,相机坐标系和图像坐标系的转换(Python)
热门推荐
AI吃大瓜的博客
02-05 4万+
世界坐标系,相机坐标系和图像坐标系的转换(Python) 相机内参外参说明:https://panjinquan.blog.youkuaiyun.com/article/details/102502213 计算机视觉：相机成像原理：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:https://blog.youkuaiyun.com/chentravelling/article/details/535580...
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全网最详解（三）
qq_49110168的博客
11-21 1826
像素坐标系（ u , v ）图像坐标系（ x , y ）相机坐标系（ X c , Y c , Z c ）世界坐标系（ X w , Y w , Z w ）如上图所示，图像坐标系x-y的原点为O1，单位是毫米。原点在相机光心，单位是毫米没有固定原点，原点需要根据应用场景的进行定义，用来描述相机的位置。
通过相机内参矩阵将目标像素坐标转换为相机坐标
最新发布
02-18
### 使用相机内参矩阵从像素坐标计算相机坐标的公式和方法 #### 像素坐标到图像物理坐标系的转换 假设有一个给定的像素坐标 $(u, v)$，要将其转换为图像物理坐标系下的坐标 $(x_d, y_d)$。这一步骤涉及到了解像元尺寸的影响： \[ x_d = (u - c_x) / f_x \] \[ y_d = (v - c_y) / f_y \] 其中 $c_x$ 和 $c_y$ 是主点偏移量，通常对应于图像中心位置；而 $f_x$ 和 $f_y$ 则代表焦距，在不同方向上的值可能有所不同[^1]。 #### 图像物理坐标系到相机坐标系的逆变换 对于已经获得的图像物理坐标 $(x_d, y_d)$，如果想要进一步得到对应的相机坐标系中的三维坐标，则需要利用已知的距离信息（例如通过双目视觉获取深度z）。此时可以按照如下方式构建齐次形式并求得最终结果： 设距离为 z ，则有: \[ X_c = z * x_d \\ Y_c = z * y_d \\ Z_c = z \] 这里 $(X_c,Y_c,Z_c)^T$ 即为目标点在相机坐标系内的表达[^2]。 因此完整的流程是从像素坐标出发经过上述两步操作来实现向相机坐标系的映射。值得注意的是，此过程依赖于准确估计目标物体离摄像头的实际距离。 ```python def pixel_to_camera(u, v, depth, fx, fy, cx, cy): """ Convert a single point from image coordinates to camera frame. Parameters: u : float Image coordinate along the horizontal axis. v : float Image coordinate along the vertical axis. depth : float Depth value at this location. fx,fy : floats Focal lengths of the camera in pixels. cx,cy : floats Principal point offsets. Returns: tuple[float,float,float]: The corresponding 3D position within the camera's reference system. """ xd = (u - cx) / fx yd = (v - cy) / fy Xc = depth * xd Yc = depth * yd Zc = depth return (Xc, Yc, Zc) ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值