使用2D图像坐标查找相对于相机的3D坐标

提问者：小点点

我需要使用2D图像中的u，v坐标来计算相机的X，Y坐标。我使用S7 edge摄像机向MATLAB发送720x480视频。

我所知道的：Z即物体离相机的深度、相机像素的大小（1.4um）、焦距（4.2mm）

假设图像点在（u， v）=（400,400）处。

我的方法如下：

从图像中该点的u，v像素坐标中减去中心点（240360）的像素值。这应该为我们提供相对于相机光轴（z轴）的像素坐标。原点现在位于图像的中心。因此，新坐标为：（160，-40）
将新的u，v像素值与像素大小相乘，以获得以物理单位表示的点与原点的距离。我们称之为（x，y）。我们得到（x，y）=（0.224，-0.056），单位为mm
使用公式X=xZ/f

我的做法正确吗？

共1个答案

匿名用户

你的方法是正确的，但是如果你使用更标准化的方法会更容易。我们通常做的是使用针孔相机模型给你一个世界坐标[X， Y， Z]到像素[x， y]之间的转换。看看这个指南，它描述了一步一步地构建你的转换过程。

基本上，你必须定义你的内部相机矩阵来完成转换:

FX 和 Fy 是缩放为像素距离的焦距。您可以使用 FOV 和每个方向的总像素来计算这一点。查看此处和此处以获取更多信息。

U0 和 V0 是穿刺点。由于我们的像素不在 [0， 0] 中居中，这些参数表示向图像中心的平移。（光轴与以像素坐标提供的图像平面的交点）。

如果需要，您还可以添加一个倾斜因子a，您可以使用它来校正相机的剪切效果。然后，内部相机矩阵将是：

因为深度是固定的，所以只需固定Z并继续变换，而不会出现问题。

记住:如果你想要逆变换(相机到世界),只要反转你的相机矩阵，你就开心了！

Matlab对于这种转换也有很好的指导。看一看。