图像识别的四种坐标系

图像识别的四种坐标系

  • 四个坐标系
  • 坐标系之间的转换
    • 世界坐标系到相机坐标系
    • 相机坐标系到图像坐标系
    • 图像坐标系到像素坐标系
    • 变换关系总结

四个坐标系

O w − X w Y w Z w :世界坐标系,单位:m, 根据情况而定 O c − X c Y c Z c :相机坐标系,单位:m, 原点:光心 o − x y :图像坐标系,单位:mm, 原点:光心轴线与图像交点 u , v :像素坐标系,单位:m, 原点:图像左上角 \begin{aligned} O_w-X_wY_wZ_w &\text{:世界坐标系,单位:m, 根据情况而定} \\[2ex] O_c-X_cY_cZ_c &\text{:相机坐标系,单位:m, 原点:光心} \\[2ex] o-xy &\text{:图像坐标系,单位:mm, 原点:光心轴线与图像交点} \\[2ex] u,v &\text{:像素坐标系,单位:m, 原点:图像左上角} \\[2ex] \end{aligned} OwXwYwZwOcXcYcZcoxyu,v:世界坐标系,单位:m, 根据情况而定:相机坐标系,单位:m, 原点:光心:图像坐标系,单位:mm, 原点:光心轴线与图像交点:像素坐标系,单位:m, 原点:图像左上角

坐标系之间的转换

世界坐标系到相机坐标系

这一变化只需进行旋转和平移
图像识别的四种坐标系_第1张图片
坐标系绕不同轴旋转的角度,引起的坐标变换如下,得到旋转矩阵
图像识别的四种坐标系_第2张图片
可以得到:
[ X c Y c Z c ] = R [ X w Y w Z w ] [ X c Y c Z c 1 ] = [ R T 0 1 ] [ X w Y w Z w 1 ] , R : 3 ∗ 3 , T : 3 ∗ 1 \begin{aligned} \begin{bmatrix}X_c \\ Y_c \\ Z_c\end{bmatrix} &= R \begin{bmatrix}X_w \\ Y_w \\ Z_w\end{bmatrix} \\ \begin{bmatrix}X_c \\ Y_c \\ Z_c\\1 \end{bmatrix} &= \begin{bmatrix}R & T \\ 0 & 1\end{bmatrix} \begin{bmatrix}X_w \\ Y_w \\ Z_w\\1 \end{bmatrix}, R:3*3,T:3*1 \end{aligned} XcYcZcXcYcZc1=RXwYwZw=[R0T1]XwYwZw1,R:33,T:31

相机坐标系到图像坐标系

相机到图像,主要是投影关系,满足相似定理
x = f Z c X c , y = f Z c Y c , Z c [ x y z ] = [ f 0 0 0 0 f 0 0 0 0 1 0 ] [ X c Y c Z c 1 ] x = \frac{f}{Z_c}X_c,\\[2ex] y = \frac{f}{Z_c}Y_c, \\[2ex] Z_c\begin{bmatrix}x\\y\\z\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}f&0&0&0\\0&f&0&0\\0&0&1&0\end{bmatrix} \begin{bmatrix}X_c\\Y_c\\Z_c\\1\end{bmatrix} x=ZcfXc,y=ZcfYc,Zcxyz=f000f0001000XcYcZc1

图像坐标系到像素坐标系

图像到像素主要是坐标尺度和坐标原点不同,所以主要涉及伸缩和平移
{ u = x d x + u 0 v = y d y + y 0 \left \{ \begin{array}{c} u = \frac{x}{dx} + u_0 \\[2ex] v = \frac{y}{dy} + y_0 \end{array} \right. u=dxx+u0v=dyy+y0
[ u v 1 ] = [ 1 d x 0 u 0 0 1 d y v 0 0 0 1 ] [ x y 1 ] \begin{bmatrix}u\\v\\1\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{1}{dx} & 0 & u_0 \\ 0 & \frac{1}{dy} & v_0 \\ 0 & 0 & 1\end{bmatrix} \begin{bmatrix}x \\ y \\ 1\end{bmatrix} uv1=dx1000dy10u0v01xy1

变换关系总结

图像识别的四种坐标系_第3张图片
图像识别的四种坐标系_第4张图片

参考:
http://blog.csdn.net/chentravelling/article/details/53558096
https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/79633412

你可能感兴趣的:(基础知识,计算机视觉)