相机坐标系到图像坐标系

EFANF • 2025-01-20 14:10 • 编程

相机坐标系到图像坐标系是计算机视觉中的重要概念。相机坐标系指的是描述相机位置和姿态的坐标系，而图像坐标系指的是相机拍摄到的图像上的坐标系。在许多计算机视觉应用中，需要将3D点投影到2D图像上，因此需要了解相机坐标系到图像坐标系的转换。

一、坐标系的介绍

在计算机视觉中，我们通常使用右手坐标系。右手坐标系的三个坐标轴用手指表示，x轴用大拇指，y轴用食指，z轴用中指。当大拇指、食指和中指方向分别为x、y、z轴正方向时，拇指和食指的方向的螺旋转向就是z轴正方向。

相机坐标系是一个右手坐标系。与相机平行且过原点的为z轴，垂直于相机平面的为y轴，与z轴和y轴方向成直角的为x轴。

图像坐标系是一个左手坐标系，其中x轴从左到右，y轴从上至下，原点在左上角。

二、相机内参和外参

相机内参是相机固有的属性，包括相机的焦距、主点等参数。用矩阵K描述相机内参：

K = [ f_x   0    c_x ]
    [  0   f_y   c_y ]
    [  0    0     1  ]

其中f_x、f_y是相机的焦距，c_x、c_y是相机的主点。

相机外参指的是相机在3D空间中的位置和朝向。用矩阵R、t描述相机外参：

[R t] = [ r_1 r_2 r_3 t ]
       [  0  0   0  1 ]

其中r_1、r_2、r_3分别是相机的朝向向量，t是相机的位置向量。

三、相机坐标系到图像坐标系的转换

将3D点P通过K、R、t矩阵投影到2D图像上的过程可以表示为：

p = K * [R t] * P

其中，p表示图像上的点，P表示3D空间中的点，*表示矩阵乘法。

将p的齐次坐标归一化后可得到图像坐标系下的坐标：

[x, y, w] = p
u = x / w
v = y / w

其中，u、v分别是图像坐标系下的坐标，w是一个常量，通常为1。

四、代码示例

1. 相机内参、外参定义

import numpy as np

# 相机内参
fx = 500  # 焦距
fy = 500
cx = 320  # 主点
cy = 240  
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

# 相机外参
R = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])  # 旋转矩阵
t = np.array([0, 0, 0])  # 平移向量

2. 将3D点P投影到2D图像中

# 3D点P
P = np.array([1, 2, 3])

# 投影到2D图像
P_homogeneous = np.hstack((P, 1))
p_homogeneous = K @ np.hstack((R, t.reshape(3,1))) @ P_homogeneous.reshape(4,1)
p = p_homogeneous[:2] / p_homogeneous[2]

print("P: ", P)
print("p: ", p)

3. 将多个3D点P投影到2D图像中

# 多个3D点P
P_list = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 投影到2D图像
P_homogeneous = np.hstack((P_list, np.ones((P_list.shape[0], 1))))
p_homogeneous = K @ np.hstack((R, t.reshape(3,1))) @ P_homogeneous.T
p = p_homogeneous[:2] / p_homogeneous[2]

print("P_list: ", P_list)
print("p: ", p.T)

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