对OpenCV中tvecs rvecs的基本理解
我想使用ArUco来查找标记的“空间坐标”。我很难理解tvecs和rvecs。我走了这么远，tvecs是平移，rvecs是旋转的。但是它们是如何面向的，它们在代码中是按照什么顺序编写的，或者我是如何定位它们的呢？
这是一个设置的小草图。 I在X，Y，Z位置有一个摄像机(膝上型电脑摄像头只是用来说明相机的方向)，相机是定向的，它可以用角a周围X，角b围绕Y，角c围绕Z(角在Rad中)来描述。
因此，如果我的相机是静止的，我会为ChArUco板拍摄不同的照片，给相机校准算法tvecs_camerapos (Z，Y，X)和rvecs_camerapos (c，b，a)。我得到了cameraMatrix，distCoeffs和tvecs_cameracalib，rvecs_cameracalib。t/rvecs_camerapos和t/rvecs_cameracalib是不同的，我觉得很奇怪。
- 这个提名/命令正确吗？
- 如果相机不动，我应该使用
camerapos或cameracalib来估计姿态吗？
我认为t/rvecs_cameracalib是可以忽略的，因为我只对摄像机校准算法的内在参数感兴趣。
现在，我想找到标记X，Y，Z 的位置，我使用aruco.estimatePoseSingleMarkers和t/rvecs_camerapos，并检索t/rvecs_markerpos。tvecs_markerpos与我的期望值不匹配。
- 我是否需要
t/rvecs_markerpos变换才能找到标记的X，Y，Z？ - 我的误解在哪里？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2019-08-06 07:45:47
处理相机和摄像机校准的OpenCV例程(包括AruCo)使用针孔相机模型。世界起源被定义为相机模型的投影中心(所有进入照相机的光线都会聚在一起)，Z轴定义为相机模型的光轴，X和Y轴形成一个正交系统，Z +Z在相机前面，+X在右边，+Y是向下的。所有AruCo坐标都在这个坐标系中定义。这解释了为什么您的“摄像机”to和rvecs会发生变化:它们并不定义相机在某些世界坐标系中的位置，而是定义标记相对于您的相机的位置。
你不需要真正知道相机校准算法是如何工作的，除了它会给你一个相机矩阵和一些镜头畸变参数，你用它作为输入到其他AruCo和OpenCV例程。
一旦您有了校准数据，您可以使用AruCo识别标记，并返回它们在相机定义的三维坐标系中的位置和方向，并对相机镜头的畸变进行正确的补偿。这是足够的，例如，增强现实使用OpenGL之上的视频饲料从你的相机。
- 标记的tvec是标记的原点的转换(x，y，z)；距离单位是用来定义打印的校准图的任何单元(也就是说，如果使用mm将校准图描述为OpenCV，那么to中的距离单元是mm)。
- 标记的rvec是一个三维旋转矢量，它定义了旋转轴和围绕该轴的旋转角度，并给出了标记的方向。它可以使用Rodrigues函数(cv::Rodrigues())转换为3x3旋转矩阵。要么是旋转将标记的局部轴转换为世界轴(照相机)轴，要么是相反的--我不记得了，但您可以轻松地检查。
Stack Overflow用户
发布于 2019-03-24 12:19:55
据我理解，相机坐标是三维世界的参照系。rvec和tvec是用来获得任何其他3D点(在世界参考帧中)的位置的变换。这两个向量都是外部参数R_t_t。本征参数一般是通过标定得到的。现在，如果你想把其他的3D点w.r.t世界参考框架投射到图像平面上，你需要先把这个3D点放到相机坐标系中，然后把它投影到图像上，才能得到一个正确的视角。
像平面点(u，v，1)=内禀三维点，1
参考坐标系是摄像机。rvec，tvec给出了6D姿态的标记wrt到相机。
https://stackoverflow.com/questions/53277597
复制相似问题
腾讯云开发者
