机器视觉（六）——像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系以及世界坐标系

机器视觉（六）——像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系以及世界坐标系

1. 像素坐标系

如下图所示：像素坐标系u-v的原点为O0，
横坐标u和纵坐标v分别是图像所在的行和列，
在视觉处理库OpenCV中，u对应x，v对应y；

2. 图像坐标系

图像坐标系x-y的原点是O1，为像素坐标系的中点，
如图所示：
假设（u0，v0）代表O1在u-v坐标系下的坐标，dx和dy分别表示每个像素在横轴x和纵轴y的物理尺寸；
则图像坐标系和像素坐标系的关系如下：

假设物理坐标系中的单位为毫米，那么dx的单位为毫米/像素
那么x/dx的单位就是像素了，
即和u的单位一样。
为了方便，
将上式写成矩阵形式：

3.相机坐标系

如图所示：
O为摄像机光心，
Zc为摄像机的光轴，和图像平面垂直；
OO1为摄像机焦距；
相机坐标系：

相机坐标系与图像坐标系的关系
如图所示：
相机标定之四个坐标系及其关系

4.世界坐标系

世界坐标系是为了描述相机的位置而被引入的，
任何维的旋转可以表示为坐标向量与合适的方阵的乘积。
平移向量是第一个坐标原点与第二个坐标原点的偏移量；
在世界坐标系下，有两个重要的参数：
旋转矩阵R和平移向量T
参考：
https://jingyan.baidu.com/article/63f2362826ea1c0208ab3dec.html