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  • 相机位置和朝向计算(世界坐标系下)


    目标:理解针孔相机模型,以及它在世界坐标系的转换。

    前言:这篇blog,所用的 R , t R,t R,t都是相机坐外参。

    1)相机坐标系和世界坐标系的转换,经常遇到它们的矩阵求逆的过程。但是矩阵逆变化对于计算机来说是很耗时间的。因此在另一中矩阵变化中,避免矩阵求逆的过程。它们的推导参考下面图像
    请添加图片描述

    2)相机位置(它指的是相机的中心点在世界坐标系的位置)
    在传统的计算中,常常遇到相机位置这样的概念。这blog从推导的角度理解相机位置,以及它的推导。见下面图片。

    请添加图片描述从图像中的推导可以看出,相机的坐标系就是 O w = − R T t O_w=-R^Tt Ow​=−RTt,这个推导更容易理解,且不用求逆等等操作。它其实跟相机的姿态的第 4 4 4列是等效的。后面将给予数值证明。

    3)相机的朝向(它指的是相机的 z z z轴在世界坐标系的朝向)
    在传统的计算中,常常遇到相机朝向这样的概念。见下面推导。
    请添加图片描述
    从上述推导可以看出,相机的朝向是相机的外参旋转矩阵 R R R的第三行。

    4)相机模型的转化(相机坐标系到图像坐标系的转化,见上一个blog),这里介绍深蓝学院的一个课程,如果对slam感兴趣可以搜索一下。讲的很详细。转化的过程,见下图。
    请添加图片描述

    图上理解基本的相机模型。对后续优化相机,有初步的理解。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_43851636/article/details/126782704
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