自动泊车（之三）车位线定位（视觉定位）

１　引言　
　在前篇博客中，小博介绍了车位检测得一些方法，当车位识别出来其实就是将车位在图像坐标系中得坐标(u,v)给找出来，但是给出图像坐标是无法提供给决策层去倒车入库得，我们需要提供得是3D坐标，接下来本篇略浅得讲下视觉定位的知识，如何从鱼眼相机2D图像坐标到3D坐标。在看此文之前需要具备基本得相机模型知识，我在前面博文讲过不少双目相机标定得知识，可参考前面得知识。
本文参考博客

http://www.cnblogs.com/singlex/p/pose_estimation_1.html

一篇写的非常实用得博客

首先我们看下鱼眼图像

２视觉定位基础知识
首先我们知道车子是一个随动坐标系，与机器人相同，我们定义车子四轮中心为世界坐标系原点，则车位在世界坐标系中有一个坐标，记为（Ｘ，Ｙ，Ｚ），同样在相机为原点得坐标系中也有一个相机坐标（ｘ，ｙ，ｚ），我们需要获得两个坐标系之间得关系，及求出两个坐标系得旋转与平移向量。
利用多个控制点在三维场景中的坐标及其在图像中的透视投影坐标即可求解出摄像机坐标系与表示三维场景结构的世界坐标系之间的绝对位姿关系，包括绝对平移向量t以及旋转矩阵R，该类求解方法统称为N点透视位姿求解（Perspective-N-Point，PNP问题）。这里的控制点是指准确知道三维空间坐标位置，同时也知道对应图像平面坐标的点。对于透视投影来说，要使得PNP问题有确定解，需要至少三组控制点。

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