世界坐标系/相机坐标系/图像坐标系 转换

目录

    • 一、各坐标系简要介绍
    • 二、坐标系转换
      • 2.1 世界坐标系转为相机坐标系
      • 2.2 相机坐标系转为物理图像坐标系
      • 2.3 物理图像坐标系转为图像坐标系
      • 2.4 总结
      • 2.5 为什么要使用齐次坐标
    • 参考文献

一、各坐标系简要介绍

世界坐标系/相机坐标系/图像坐标系 转换_第1张图片

首先介绍数字图像处理领域中的图像坐标系,如上图左图所示,坐标系O_0为图像坐标系,其原点是在图像的左上角,每一个像素通过其所在位置的列数和行数索引 (u,v) 来表示。

另外需要建立图像坐标与物理单位的关系,而后才能将目标的真实世界坐标转换为图像坐标。即建立以物理单位表示的物理图像坐标系有些文章将这个坐标系称为图像坐标系,而将数字图像中的坐标系称为像素坐标系,但是本文延续大多数把数字图像的坐标系称为图像坐标系的习惯,就把此坐标系称为物理图像坐标系),即上图左图中的坐标系O_1,其横纵轴用X,Y来标识,单位一般为mm(根据具体成像设备而定,不过单位不会影响坐标系的转换)。

再介绍世界坐标系相机坐标系,如上图右图所示,坐标系O为相机坐标系,为一个3维坐标系,各维度分别用x,y,z表示,z轴称为摄像机光轴,与图像平面垂直,并且交点O_1为物理图像坐标系的原点。
上图右图左上角为世界坐标系,可以用来描述环境内的任何物体的位置,包括相机的位置,其各轴用X_w,Y_w,Z_w来标识。并且世界坐标系可以通过旋转与平移转换为相机坐标系。

二、坐标系转换

2.1 世界坐标系转为相机坐标系

点P为空间中的任一点,设其世界坐标系下的坐标为(X_w,Y_w,Z_w), 相机坐标系下的坐标为(x,y,z), 则可以通过相机坐标系与世界坐标系的关系可以由(X_w,Y_w,Z_w)计算(x,y,z):
世界坐标系/相机坐标系/图像坐标系 转换_第2张图片
R, t 分别为3×3的旋转矩阵和3×1的平移向量。

2.2 相机坐标系转为物理图像坐标系

由第一节中图的右图所示,p为P在图像平面上的投影,设p的物理图像坐标为(X, Y), P的相机坐标系坐标为(x, y, z),则根据比例关系得:
在这里插入图片描述
其中f为焦距,转为齐次坐标+矩阵形式为:
世界坐标系/相机坐标系/图像坐标系 转换_第3张图片

2.3 物理图像坐标系转为图像坐标系

设物理图像坐标系的原点在图像坐标系的位置为(u_0,v_0)(一般在图像的中心,不过有时候会存在偏差等)。对于物理图像坐标系中的任意一点(X,Y)都可以转换为图像坐标系中的坐标(u, v):
世界坐标系/相机坐标系/图像坐标系 转换_第4张图片
其中dX, dY 是成像元件的每个像素所对应的物理宽高,单位一般为mm。u_0, v_0, dX, dY 均为相机的固有参数。
通过齐次坐标将其写成矩阵形式:
世界坐标系/相机坐标系/图像坐标系 转换_第5张图片

2.4 总结

结合上述公式即可以将任意一点的世界坐标转换为图像坐标:
世界坐标系/相机坐标系/图像坐标系 转换_第6张图片
M1,M2分别仅与相机的内外参数相关。
由上式可知,当给出目标的世界坐标时,可以得到三个方程,消去z后可求得(u, v)
反之给出图像坐标(u, v)并不能求得其唯一的世界坐标,因为矩阵M为3×4维,不可逆,仅能解得一个射线方程,即该射线上的点投影均为(u, v)

2.5 为什么要使用齐次坐标

(个人思考)
假如不使用齐次坐标的话,物理图像坐标系转为图像坐标系的矩阵将为2×3维,而相机坐标系转物理图像坐标系的矩阵变为2×3维,这两个矩阵分别为2.4节公式第一行等号右边的前两个矩阵,可以看出,不使用齐次坐标的话矩阵无法相乘,那就无法完成坐标转换。

参考文献

《机器视觉理论及应用》 电子工业出版社

本文仅为本人学习过程中的笔记以及一些个人思考,文中如有错误的地方还请指正

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