EMGU CV中的摄像机矩阵初始化
EMGU CV是一个基于OpenCV的跨平台图像处理库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。在EMGU CV中，摄像机矩阵初始化是指为相机创建一个摄像机矩阵，用于将三维世界坐标转换为二维图像坐标。
摄像机矩阵初始化的步骤如下：
- 首先，需要确定相机的内参，包括焦距、主点坐标和畸变系数等。这些参数可以通过相机标定来获取，也可以通过相机制造商提供的参数进行设置。
- 接下来，需要确定相机的外参，包括相机的旋转矩阵和平移向量。这些参数可以通过相机标定或者其他方法来获取。
- 根据内参和外参，可以使用摄像机矩阵初始化的公式来计算摄像机矩阵。
摄像机矩阵初始化的优势在于可以将三维世界坐标转换为二维图像坐标，从而实现对图像中物体的定位和测量。它在计算机视觉、机器人视觉、增强现实等领域有着广泛的应用。
在腾讯云的产品中，与摄像机矩阵初始化相关的产品是腾讯云视觉智能（https://cloud.tencent.com/product/vision），该产品提供了丰富的图像处理和计算机视觉能力，包括图像识别、人脸识别、OCR识别等功能，可以帮助开发者快速实现图像处理和计算机视觉应用。
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1回答
试图从摄像机图像中的二维像素坐标重建平面上点的三维坐标，使用“Matlab摄像机校准工具箱”中的外部和内部摄像机参数。
本征参数：焦距：fc = 1017.21523 1012.54901 主点：cc = 319.50000 239.50000
外参数：平移矢量：Tc_ext = 4.409693 -74.116018 393.057934 旋转矩阵：Rc_ext = -0.083632 0.991715 -0.097501 0.832136 0.015674 0.554350 0.548230 0.127495 -0.826553
有谁能帮忙从相机图像中获取平面上点的三维坐标吗？
浏览 2提问于2014-10-06得票数 0
我有一个完整的立体声校准与(Python) OpenCV的所有结果(即必要的输入和输出的)。
我的目标是在世界坐标下计算相机中心和立体校正后世界坐标系中任意图像坐标(以像素为单位)的位置。后来，我想确定这些透视点(从相机中心到世界坐标系中的图像坐标)与我在世界坐标系中计算的三维平面的交集。
对于未经校正的摄像机，我只需使用逆平移和逆旋转将点从右相机的坐标系转换为左摄像机(我认为这是世界坐标系)。利用摄像机矩阵可以得到摄像机坐标系中二维图像坐标到三维图像坐标的转换。
但是，校正后，两个摄像机互相旋转(使它们共面)，并使用R_rect水平对齐(这两个步骤一起被概括为R1和R2)。此外，摄像机矩阵
浏览 3提问于2019-10-07得票数 1
2回答
我有以下问题：
我有一组来自不同方向的同一物体的深度图像，并且我有相机校准的数据。现在我想把那些像素坐标和给定的深度值转换成世界点，这样我就可以用这些点作为网格。
我知道，从像素坐标Px得到一个点，在现实世界中，下面的方程是成立的：
Pw =K*R* Px
本征矩阵K=f0 pp；0 f；0 0 1，f为焦距，pp为主点，由3x3旋转矩阵R*和3x1平移矩阵t组成。
我现在的问题如下:我如何乘以矩阵，以哪个顺序？我知道矩阵必须从右到左相乘，这意味着首先是外部=R*t，然后是K*外差。或者首先乘以2D坐标(包括。深度为Z)，具有外部矩阵，然后将K与结果相乘？
另外，是否有一些matrix_mat
浏览 4提问于2016-06-18得票数 0
我想在相机里添加一个网格模型(比如说一个立方体)
我还知道所有关于放置多维数据集的信息：
平移矩阵-相对于摄像机
旋转矩阵-相对于摄像机
摄像机标定矩阵-焦距、主点等(本征参数)
如何将这些信息转换为模型/视图/投影矩阵？
这些矩阵应该设置的值是什么？
例如，假设我想在屏幕上显示点x，y，z，1，那应该是: u，v，1=K*R\ x，y，z，1，同时：
u，v是屏幕上的坐标(或相机捕捉)，并且：
K，R和T分别是本征摄像机参数，旋转和平移。
如何将K，R，T转换成模型/视图/投影矩阵？
浏览 6提问于2016-11-28得票数 0
也许有答案，但我只是不明白我发现了什么。也许是语言障碍。所以我终于决定问了。我需要的是从两个摄像机录制的视频中找到3D坐标。设置如下：
我似乎搞不懂该怎么做。我拥有的是
两幅图片的像素坐标(相对于图片上的0,0点)
焦距
两个摄像机与0,0,0真实世界点的距离(Ax和By)
像素大小
我知道摄像机之间的角度是90度
现在怎么办？OpenCV文档包含以下公式：
我不知道's‘是什么，也不知道R=T矩阵，也不知道外在参数。我不知道主要点在哪里，以及如何找到它(cx，cy)，我只能假设将其设置为0不会是灾难性的。而且，看起来它只使用了一张2D图像，
浏览 3提问于2015-07-06得票数 2
我是visualSFM和计算机视觉的新手。我想知道如何计算相机的姿态(相机所注视的方向)相对于世界坐标系，以及相机的位置相对于世界坐标系。camera_v2.txt文件中的输出如下：
每台照相机的格式如下：
文件名(可视化文件夹中未失真的图像)
原始文件名
焦距(不失真的图像)
2-vec主点(图像中心)
3-Vc翻译T(如P= KR T)
摄象机C位置(如P= KR -RC)
R的3维轴角格式
4-四元数R格式
3x3矩阵格式的R归一化径向畸变=径向畸变*焦距^2-vec Lat/Lng/Alt来自EXIF
假设C是相机相对于世界坐标的位置，这
浏览 4提问于2015-12-05得票数 0
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Python校准摄像机
、、、、
我有下面的图片I1。我没有抓住它。我从谷歌下载的
我将已知的同形H应用于I1以获得以下图像I2。
我想假设相机已经拍摄到了上面的I2照片。我不知道这个相机的摄像机矩阵，我想找到它。为了找到这个相机矩阵mtx，我使用OpenCV摄像机校准方法：ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None,flags=cv2.CALIB_FIX_ASPECT_RATIO|cv2.CALIB_FIX_K1|cv2.CALIB_FIX_K2|
浏览 6提问于2018-01-13得票数 3
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使用Matlab立体声摄像机校准器时，默认的坐标系是使Z远离摄像机(见本页的底部图像：)。
我想旋转我的坐标系，使它仍然是右手，但与z=0在校准目标和+z指向相机。我可以构造一个旋转矩阵R，它将围绕x轴旋转任何180度的坐标：
RotMatrix= [1 0 0;
0 -1 0; % 0 cos(pi) -sin(pi)
0 0 -1]; % 0 sin(pi) cos(pi)
我可以看到这是如何旋转任何世界点的坐标，例如。
P_new_coordinates= R*[Px; Py; Pz];
浏览 2提问于2015-05-21得票数 3
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摄像机标定中的投影矩阵是3x4矩阵。
P=摄像机矩阵*R_t
而在中，没有提到R和t是由、标定目标空间到摄像机空间变换形成的，或者是由摄像机世界空间方向rodrigues(rvec).t()和- rodrigues(rvec).t() * tvec'形成的。维基百科提供了一个更详细的。
T是以相机为中心坐标系的坐标表示的世界坐标系原点的位置。T常常被错误地认为是相机的位置。
但我还是有点困惑，那么外在的参数到底是什么呢？它是上面的T，还是外部参数应该是相机在世界空间中的位置和方向，而投影矩阵公式中的R和t不应该是外部参数？
我想确认投影矩阵中的R和t究竟是多少？
浏览 0提问于2015-04-18得票数 2
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我非常努力地阅读下面的论文。
Z. Zhang。通过从未知方向查看平面进行灵活的相机校准。计算机视觉国际会议(ICCV'99)，希腊科孚，第666-673页，1999年9月。
提出了一种先估计棋盘在图像坐标和世界坐标下的单应矩阵的方法。然后，根据内部方程可以得到内参数和外参数。
然而，我刚刚发现了一件非常奇怪的事情，那就是“要点”的位置，u0 & v0。从理论上讲，它们应该在图像中。
在这个图中，如果我定义棋盘是以像素为单位的图像(黑色)坐标和以毫米为单位的世界(蓝色)坐标。主点几乎位于图像的中心，这是合理的！然而，如果我在另一个图像坐标中定义棋盘，红色的那个，主点将位于图像之
浏览 0提问于2014-03-26得票数 3
OpenCV目标:安卓(OpenCV4Android)
我试图计算一个世界平面(例如监视器屏幕)的单形，以获得相机的姿态，转换它，并将这些点重新投影回跟踪任务。我使用OpenCVs findHomography() / getPerspectiveTransform()来获取相应的内容。使用perspectiveTransform()重新投影点(如这里解释的：)，效果很好。"screenPoints“是监视器边缘的世界坐标(使用宽高比和z-值为0)，"imagePoints”是图像中屏幕边缘的x/y坐标。
Mat homography = org.opencv.imgproc.
浏览 4提问于2013-06-10得票数 5
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我正在按照OpenCV摄像机校准教程来运行摄像机校准。
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)
接下来我要做的是重建一些特征点的三维位置。在图像空间中定义特征点。以下是我计划做的事：
找到了新的相机矩阵：
h, w = my image dimension
newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))
不扭曲特征点位置：
浏览 1提问于2020-05-23得票数 1
1回答
给定一个图像掩码，我想将像素投影到与摄像机的位置和方向有关的网格上，并将这些像素转换为点云。我有相机相对于世界的内在和外部参数，以及网格在世界坐标中的位置。我知道从世界坐标到相机图像的映射如下：
imgpoint =内在*外部*世界点
所以，当我想要相反的时候，我做的是内在矩阵和外部矩阵的逆：
worldpoint=内禀^(-1)*外部^(-1)* imgpoint
但是，我的想法是从一个像素中得到两个点，有不同的深度值，得到一条线，然后找出我想要的与这条线最接近的交点，但我不知道如何正确地从原始的摄像机平面生成一个点。我如何才能找到这个额外的点和/或我正在使这个问题复杂化？
浏览 8提问于2022-06-08得票数 1
1回答
投影点在不失真图像上的一致性
、、、、
我想把3D空间中的一个点投影到2D图像坐标中。我有校准的内在和外部的相机，我正在使用。我有相机矩阵K和畸变系数D。然而，我希望投影的图像坐标是不失真的图像。
从我的研究中，我找到了两种方法来做到这一点。
使用opencv的getOptimalNewCameraMatrix函数计算一个新的不失真图像的相机矩阵K‘。然后在opencv的projectPoints函数中使用这个K‘，将失真参数设置为0，得到投影点。
利用projectPoints函数，利用原始摄像机矩阵K，以及该函数中的畸变系数D，得到投影点。
这两种方法的输出是否匹配？
浏览 1提问于2013-06-21得票数 0
我已经知道solvePnP()使用2d点坐标和相应的3d点坐标找到相机的位置(旋转和平移)，但我不明白为什么我要用它，因为我用2台相机和它们对应的2d点三角化了一些3d点。
因为在对一个新的3D点进行三角剖分时，我已经(需要)两个摄像机的投影矩阵P1和P2 (包括R1、R2和t1、t2旋转和平移)，并且已经是相机w.r.t的位置。新的三角剖分三维点)。
我的工作流程是：
从2张图像中获取2D-对应。
得到基本矩阵E使用这些二维对应。
从本质矩阵E中求出两幅图像的相对方位(R，t)。
将投影矩阵P1的camera1设置为
P1 = (1，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0
浏览 3提问于2017-09-28得票数 0
2回答
最近，我正努力解决一个姿态估计，问题，用一台相机。我有一些3D点和相应的2D点在图像上。然后用solvePnP得到旋转和平移向量。问题是，如何确定向量是否正确？
现在我用一种间接的方法来做这件事：
利用旋转矩阵、平移向量和某一点的世界三维坐标，得到摄像机系统中该点的坐标。我要做的就是确定坐标是否合理。我想我知道相机系统的x，y，z轴的方向。
相机中心是相机系统的起源吗？
现在考虑这一点的x分量。X序列是否与摄像机的x轴方向上的世界空间中的点的距离成正比？(然后，这个符号可以由放置在摄像机的哪一边的点来确定)？
下图是在世界空间，而所描绘的轴是在相机系统。
========How
浏览 1提问于2017-03-31得票数 0
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相关员额：
从cv::计算出的rvec和tvec的相机帧是什么？是原来的(扭曲的)照相机还是未扭曲的照相机？当图像不失真(不校正)时，相机的坐标会改变吗？
cv::()中的是什么。据我所知，R1将左摄像机坐标(O_c)旋转为正面并行摄像机坐标(O_cr)，以便对图像进行校正(行与右对齐)。换句话说，将R1应用于O_cr中的3D点将导致O_c中的点数。(或者是反过来呢？)
很少有帖子和OpenCV的书试图解释它，但我只想确认我清楚地理解它。因为旋转图像平面的解释让我很困惑。
谢谢!
浏览 6提问于2015-08-14得票数 0
2回答
我正在尝试提取摄像机检测到的物体的真实世界坐标。我有相机矩阵和失真矩阵。由于我有x，y(图像中对象的坐标)，我尝试求解(X，Y)以获得对象相对于相机的坐标。(Z =0，因为我知道对象所在的平面。)
然而，这种方法似乎有问题。我是不是漏掉了什么？
浏览 6提问于2015-06-16得票数 0
1回答
我用下面的代码来估计单个摄像机的平移和旋转。
E, mask = cv2.findEssentialMat(k1, k2,
focal = SCALE_FACTOR * 2868
pp = (1920/2 * SCALE_FACTOR, 1080/2 * SCALE_FACTOR),
method = cv2.RANSAC,
prob = 0.999,
浏览 0提问于2019-05-08得票数 2
1回答
用例
物体以不同的速度围绕着它的中心旋转
一个固定的照相机正在观察这个物体。
给定二维图像点对应重建三维点云
当物体旋转时，相机可以看到物体的不同部分，从而检测到不同的点和对应点。
场景
A.N图像
B. N-1图像对
2维点对应(两个二维点阵)
Implementation
对于每个(N-1) 2D点对应
计算摄像机相对位姿
三维点的三角剖分
对于每个2维点阵列，使用c中给出的2D对应来导出对应关系。
使用导出的3D对应@3导出每个对象三维点的轨迹，从而为每个对象点/顶点生成一个单一轨迹
结果：
一个(N-2)三维点阵列，对应物，相机姿
浏览 2提问于2014-05-12得票数 3
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