图像的坐标系转换（1）

随记1：

1.摄像机内参数：成像特点，成像规则，内参数标定（几何特性和内部光学特性）

2.坐标类型 ： 世界坐标（又称为大地坐标，通常表示三维信息，XYZ坐标系），摄像机坐标系，象平面坐标系

                       摄像机坐标系（通过环境的来设定的摄像机的坐标）  

                       成像平面坐标系，计算机图像坐标系

3.坐标相互转换数学基础： 参考博客出处

4.opencv标定时涉及到的基础知识

角点检测——带入角点世界坐标以及图像坐标——利用函数CvCalibrateCamera2（）求出：内参数矩阵、畸变系数向量、图像旋转向量、图像平移向量

摄像机标定：由检测得到图像的坐标 

 

随记2：

1.图像的粗定位

图像匹配区域：使用先验的图像模板进行模板匹配；将得到的图像矩阵与先验图像模板矩阵进行遍历对比，从左上角开始进行比对，一直到右下角最后完成匹配；

2.精定位：使用图像处理的基础知识，对图像进行处理后进行更加精确的图像定位；

常用的算法：滤波算法（最小值滤波，均值滤波等），边缘检测（不同算子侧重的点不同）；

* 边缘检测算子简介：参考出处——图像处理边缘检测算子总结

  Robert算子：利用局部差分算子寻找边缘的算子，作用在陡峭的噪声下效果较好；

  Sobel算子：利用卷积核对每个点进行卷积；（特定卷积核）

  Prewitt算子：方向模板，对带方向性的边缘效果好；（特定卷积核）

  Laplace算子：二阶导数算子，寻找图像灰度值中二阶微分中过零点，又称为拐点（边缘点两旁二阶导数异号），代表了边缘信息；（特定卷积核）