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自动驾驶入门之视觉定位坐标转换

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猫叔Rex
发布2020-06-30 14:19:05
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发布2020-06-30 14:19:05
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文章被收录于专栏:科学计算

计算机视觉当中相机成像模型坐标转换

  • 世界坐标系到相机坐标系的转换

  世界坐标系是在环境当中选定的一个三维坐标系,用于描述环境中任何物体的位置,符合右手坐标系。相机坐标系的原点位于镜头的光心,x,y轴分别与相机的边缘平行,z轴为垂直于成像平面的光轴。世界坐标系到相机坐标系属于刚体变换,即只发生平移及旋转,属于3D到3D的转换。

绕x轴旋转为俯仰角,对应的旋转矩阵可以表示为

绕y轴旋转为翻滚角,对应的旋转矩阵可以表示为

绕z轴旋转为航向角,对应的旋转矩阵可以表示为

  世界坐标系的建立一般为东北天方向,按照航向,俯仰,翻滚的顺序进行旋转,则旋转矩阵可记为

由此可见旋转矩阵为一个33的矩阵,记为R,平移矩阵为31的矩阵,记为t,R与t共同构成了外参矩阵

  设相机坐标系为

  世界坐标系为

为了方便描述问题,下面我们在三维坐标的基础上增加一维,采用齐次坐标形式进行描述,世界坐标系与相机坐标系之间的关系为

  • 相机坐标系到图像坐标系的转换

  图像坐标系用物理单位描述目标位置,坐标原点为光轴与坐标系的交点处,投影示意图如下图所示:

  三角相似公式可以得到:

则相机坐标系到图像坐标系的齐次坐标变换关系为:

  • 图像坐标系到像素坐标系的转换

  像素坐标系以图像左上顶点为坐标原点,假设每个像素点在图像坐标系x轴与y轴方向上的尺寸为dx,dy,则图像坐标系到像素坐标系可以表示为:

齐次坐标表示为:

将3个方程连续相乘可得:

记:

则可进一步表示为:

其中s为尺度因子,记作:

其中矩阵

为内参矩阵。

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原始发表:2020-02-14,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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