世界坐标系到相机坐标系的转换

世界坐标系 通过 Rigid Transform (刚体变换: 旋转和平移) 得到 相机坐标系

$\begin{bmatrix} x_C \\ y_C \\ z_C \end{bmatrix}_{3\times 1} = R_{3\times 3} \begin{bmatrix} x_W \\ y_W \\ z_W \end{bmatrix}_{3\times 1} + T_{3\times 1}$

$\begin{bmatrix} x_C \\ y_C \\ z_C \end{bmatrix}_{3\times 1} = \begin{bmatrix} R_{3\times 3} | T_{3\times 1} \end{bmatrix}_{3\times 4} \begin{bmatrix} x_W \\ y_W \\ z_W \\ 1 \end{bmatrix}_{4\times 1}$

$\begin{bmatrix} x_C \\ y_C \\ z_C \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} R_{11} & R_{12} & R_{13} & T_x \\ R_{21} & R_{22} & R_{23} & T_y \\ R_{31} & R_{32} & R_{33} & T_z \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_W \\ y_W \\ z_W \\ 1 \end{bmatrix}$

$\begin{bmatrix} x_C \\ y_C \\ z_C \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} R_{3\times 3} & T_{3\times 1} \\ 0_{1\times 3} & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_W \\ y_W \\ z_W \\ 1 \end{bmatrix}$

其中 $R$ 为三维旋转矩阵, $T$ 为三维平移向量

Camera Calibration 中所说的外参，也即此处的 $R$ 和 $T$

此转换所描述的即为相机在三维空间的运动

相机坐标系到图像坐标系的转换

相机坐标系通过 Perspective Transform (成像模型中的相似三角形原理) 得到图像坐标系

$\left\{\begin{aligned} x &= \frac{f\cdot x_C}{z_C} \\ y &= \frac{f\cdot y_C}{z_C} \end{aligned}\right.$

$z_C \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} f & 0 & 0 & 0 \\ 0 & f & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_C \\ y_C \\ z_C \\ 1 \end{bmatrix}$

$f$ 为相机焦距

值得注意的是，当前成像系统往往是透镜成像而非小孔成像，透镜的形状很难完全规则，因而成像效果可能存在不同程度的畸变

图像坐标系到像素坐标系的转换

图像坐标系通过Affine Transform (缩放和平移) 得到像素坐标系

$\left\{\begin{aligned} u &= \frac{1}{\text{d}x}x+ u_0 \\ v &= \frac{1}{\text{d}y} y+v_0 \end{aligned}\right.$

$\begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{1}{\mathrm{d}x} & 0 & u_0 \\ 0 & \frac{1}{\mathrm{d}y} & v_0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix}$

其中 $u_0,v_0$ 表示图像中心像素坐标， $\text{d}x,\text{d}y$ 表示水平和垂直方向每个像素分别对应多少毫米

总结：世界坐标系到像素坐标系

$z_C \begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{1}{\mathrm{d}x} & 0 & u_0 \\ 0 & \frac{1}{\mathrm{d}y} & v_0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} f & 0 & 0 & 0 \\ 0 & f & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} R_{11} & R_{12} & R_{13} & \mathbf{T}_x \\ R_{21} & R_{22} & R_{23} & \mathbf{T}_y \\ R_{31} & R_{32} & R_{33} & \mathbf{T}_z \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_W \\ y_W \\ z_W \\ 1 \end{bmatrix}$

$z_C \begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{f}{\mathrm{d}x} & 0 & u_0 & 0 \\ 0 & \frac{f}{\mathrm{d}y} & v_0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} R_{11} & R_{12} & R_{13} & \mathbf{T}_x \\ R_{21} & R_{22} & R_{23} & \mathbf{T}_y \\ R_{31} & R_{32} & R_{33} & \mathbf{T}_z \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_W \\ y_W \\ z_W \\ 1 \end{bmatrix}$

$z_C \begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix}\frac{R_{11} f}{dx} + R_{31} u_{0} & \frac{R_{12} f}{dx} + R_{32} u_{0} & \frac{R_{13} f}{dx} + R_{33} u_{0} & \frac{Tx f}{dx} + Tz u_{0}\\\frac{R_{21} f}{dy} + R_{31} v_{0} & \frac{R_{22} f}{dy} + R_{32} v_{0} & \frac{R_{23} f}{dy} + R_{33} v_{0} & \frac{Ty f}{dy} + Tz v_{0}\\R_{31} & R_{32} & R_{33} & Tz\end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_W \\ y_W \\ z_W \\ 1 \end{bmatrix}$

$z_C \begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = M_{3\times 4} \begin{bmatrix} x_W \\ y_W \\ z_W \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} M_{11} & M_{12} & M_{13} & M_{14} \\ M_{21} & M_{22} & M_{23} & M_{24} \\ M_{31} & M_{32} & M_{33} & M_{34} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_W \\ y_W \\ z_W \\ 1 \end{bmatrix}$

当世界坐标和像素坐标都已确定，可以求解 M 矩阵

物点与像点间的坐标变换

物点与像点间的坐标变换

世界坐标系到相机坐标系的转换

相机坐标系到图像坐标系的转换

图像坐标系到像素坐标系的转换

总结：世界坐标系到像素坐标系

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