【机器视觉1】坐标系定义

news2024/10/6 20:37:41

坐标系定义

  • 1. 图像坐标系
  • 2. 摄像机坐标系
  • 3. 世界坐标系
  • 4. 三种坐标系间的转换
    • 4.1 摄像机坐标系与无畸变图像坐标系之间的变换
    • 4.2 世界坐标系与摄像机坐标系之间的变换
    • 4.3 世界坐标系与无畸变图像坐标系之间的变换

1. 图像坐标系

在这里插入图片描述
数字图像坐标系 O 0 − u v O_0-uv O0uv,每一像素 ( u , v ) (u,v) (u,v)是该像素在图像数组中的列数和行数
物理图像坐标系 O − x y O-xy Oxy,每一像平面坐标 ( x , y ) (x,y) (x,y)是真实的物理尺寸
若每个像素在 x x x轴和 y y y轴方向的物理尺寸为 d x d_{x} dx d x d_{x} dx ,则任意像素在两坐标系下关系: [ 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}{d_x}&0&u_0\\ 0&\frac{1}{d_y}&v_0\\ 0&0&1\\ \end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\ y\\ 1\end{bmatrix} uv1 = dx1000dy10u0v01 xy1

2. 摄像机坐标系

摄像机坐标系(相机坐标系) O c − X c Y c Z c O_c-X_cY_cZ_c OcXcYcZc:由摄像机光心 O c O_c Oc、轴 X c X_c Xc、轴 Y c Y_c Yc、光轴 Z c Z_c Zc 组成的直角坐标系称为摄像机坐标系。

3. 世界坐标系

世界坐标系(全局坐标系) O w − X w Y w Z w O_w-X_wY_wZ_w OwXwYwZw:为了选择一个基准坐标系来描述摄像机的位置,并用它描述环境中任何物体的位置,由 O w O_w Ow、轴 X w X_w Xw、轴 Y w Y_w Yw 、轴 Z w Z_w Zw 组成。
摄像机坐标系与世界坐标系的关系如下图所示:
在这里插入图片描述

4. 三种坐标系间的转换

4.1 摄像机坐标系与无畸变图像坐标系之间的变换

( f x , f y ) (f_x,f_y) (fx,fy)表示摄像机焦距,即三维空间中的一点经摄像机成像后,所投影到图像平面上的坐标在 X ,Y 方向上的缩放比例不一样。由小孔成像原理得透视投影变换为如下形式: [ u i v i 1 ] = [ f x d x z c 0 u 0 0 0 f y d y z c v 0 0 0 0 1 z c 0 ] [ x c v c v c 1 ] = M 1 x ~ c \begin{bmatrix}u_i\\v_i\\1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\frac{f_x}{d_xz_c}&0&u_0&0\\0&\frac{f_y}{d_yz_c}&v_0&0\\0&0&\frac{1}{z_c}&0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_c\\v_c\\v_c\\1\end{bmatrix}=M_1\tilde{x}_c uivi1 = dxzcfx000dyzcfy0u0v0zc1000 xcvcvc1 =M1x~c

4.2 世界坐标系与摄像机坐标系之间的变换

x ~ c = [ x c y c z c 1 ] = [ R p 0 τ 1 ] [ x w y w z w 1 ] = M 2 x ~ w x ~ w = M 2 − 1 x ~ c \begin{gathered} {\tilde{x}}_{c} ={\left[\begin{array}{l}{x_{c}}\\ {y_{c}}\\ {z_{c}}\\ {1}\end{array}\right]}={\left[\begin{array}{l l}{R}&{\boldsymbol{p}}\\ {\boldsymbol{0}}^{\tau}&{1}\end{array}\right]}{\left[\begin{array}{l}{x_{w}}\\ {y_{w}}\\ {z_{w}}\\ {1}\end{array}\right]}=M_{2}{\tilde{x}}_{w} \\ {\tilde{x}}_{_w}={M_{2}}^{-1}{\tilde{x}}_{c} \end{gathered} x~c= xcyczc1 =[R0τp1] xwywzw1 =M2x~wx~w=M21x~c

4.3 世界坐标系与无畸变图像坐标系之间的变换

[ u i v i 1 ] = [ f x d x z c 0 u 0 0 0 f y d y z c v 0 0 0 0 1 z c 0 ] [ R p 0 T 1 ] [ x w y w z w 1 ] = M 1 M 2 x ~ w = M x ~ w \begin{bmatrix}u_i\\v_i\\1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\frac{f_x}{d_xz_c}&0&u_0&0\\0&\frac{f_y}{d_yz_c}&v_0&0\\0&0&\frac{1}{z_c}&0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}R&\boldsymbol{p}\\\boldsymbol{0}^T&1\end{bmatrix}\left[\begin{array}{c}x_w\\ y_w\\ z_w\\ 1\end{array}\right]=M_1M_2\tilde{x}_w=M\tilde{x}_w uivi1 = dxzcfx000dyzcfy0u0v0zc1000 [R0Tp1] xwywzw1 =M1M2x~w=Mx~w

M 1 M_1 M1为内参, M 2 M_2 M2为外参, M M M为投影矩阵,表征二维图像坐标与三维世界坐标间的基本关系。

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