Car*_*izz 3 graphics opencv linear-algebra computer-vision opencv-solvepnp
我无法理解透视点问题。几个问题:
是s为了什么?为什么我们需要图像点的比例因子?
是将同质世界点K[R|T]移动到 2D 图像平面的坐标空间中的“坐标变化矩阵” ?p_w
[R|T]代表了相机相对于相应的世界点的“旋转和平移” p_w,这就是我们正在努力解决的问题。这其中有什么特别困难的地方呢?我们就不能说吗[R|T] =inv(K)s(p_c)inv(p_w)?我只是用一些基本的矩阵代数做到了这一点。谢谢你的帮助!
在典型的相机针孔方程中
s表示相机坐标系中点的Z坐标
右边 K[R|t]是投影矩阵,它将某个对象/世界/全局坐标系中的 3d 坐标映射到图像 2d 坐标,如上式所示。
这并不容易,因为你通常不知道相机坐标系中的点坐标,但知道图像坐标系中的二维坐标。相机坐标系和图像坐标系之间的转换失去了一维,并且还有比例因子使得我们的方程不完全是线性的。这就是为什么它不那么容易计算。
不同的算法使用不同的方法来添加解决方案所需的附加信息。例如,DLT(直接线性变换)方法使用投影矩阵的特征。除了解析解之外,还有许多使用非线性优化的方法 - 例如 openCV 中使用的 Levenberg-Marquardt。