机器视觉(六)——像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系以及世界坐标系
机器视觉(六)——像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系以及世界坐标系
目录
- 1. 像素坐标系
- 2. 图像坐标系
- 3.相机坐标系
- 4.世界坐标系
1. 像素坐标系
如下图所示:像素坐标系u-v的原点为O0,
横坐标u和纵坐标v分别是图像所在的行和列,
在视觉处理库OpenCV中,u对应x,v对应y;
2. 图像坐标系
图像坐标系x-y的原点是O1,为像素坐标系的中点,
如图所示:
假设(u0,v0)代表O1在u-v坐标系下的坐标,dx和dy分别表示每个像素在横轴x和纵轴y的物理尺寸;
则图像坐标系和像素坐标系的关系如下:
假设物理坐标系中的单位为毫米,那么dx的单位为毫米/像素
那么x/dx的单位就是像素了,
即和u的单位一样。
为了方便,
将上式写成矩阵形式:
3.相机坐标系
如图所示:
O为摄像机光心,
Zc为摄像机的光轴,和图像平面垂直;
OO1为摄像机焦距;
相机坐标系:
相机坐标系与图像坐标系的关系
如图所示:
相机标定之四个坐标系及其关系
4.世界坐标系
世界坐标系是为了描述相机的位置而被引入的,
任何维的旋转可以表示为坐标向量与合适的方阵的乘积。
平移向量是第一个坐标原点与第二个坐标原点的偏移量;
在世界坐标系下,有两个重要的参数:
旋转矩阵R和平移向量T
参考:
https://jingyan.baidu.com/article/63f2362826ea1c0208ab3dec.html
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