突破环境限制，探索物体像素坐标到相机坐标的转换奥秘

人工智能

2023-10-28 16:09:20

导语

在计算机视觉的王国里，目标检测犹如一盏明灯，指引着我们探索物体世界的奥秘。YOLO算法作为目标检测领域的佼佼者，以其迅捷与精准赢得了广泛赞誉。然而，从YOLO识别的像素坐标到相机坐标的转换之路却并非坦途，需要我们披荆斩棘，拨开层层迷雾。

像素坐标与相机坐标的隔阂

像素坐标和相机坐标，犹如两个截然不同的世界，彼此隔阂。像素坐标扎根于图像的二维平面上，记录着物体在图像中的位置。而相机坐标则根植于三维空间，物体在真实世界中的位置和姿态。

要将物体从像素坐标的虚拟世界带入相机坐标的真实世界，需要一座桥梁来连接这两个世界。这座桥梁就是相机参数矩阵，它包含了相机焦距、畸变系数等信息。通过相机参数矩阵，我们可以将像素坐标与相机坐标之间建立起一一对应的关系。

构建相机参数矩阵的桥梁

相机参数矩阵的构建过程并不复杂，但需要我们对相机成像原理和几何知识有一定的了解。首先，我们需要知道相机的焦距和畸变系数。焦距决定了相机镜头的视野范围，畸变系数则了镜头畸变的程度。

焦距和畸变系数可以通过相机标定来获得。相机标定是一种利用已知尺寸的标定板对相机进行校准的过程。通过相机标定，我们可以得到相机的焦距、畸变系数以及其他相机参数。

像素坐标到相机坐标的转换公式

有了相机参数矩阵，我们就可以将像素坐标转换为相机坐标了。转换公式如下：

[X, Y, Z] = [u, v, 1] * K^-1

其中，[X, Y, Z]是相机坐标，[u, v]是像素坐标，K是相机参数矩阵，K^-1是相机参数矩阵的逆矩阵。

代码实现

以下是我一两年前写的一段代码，用来将YOLO识别的像素坐标转换成相机坐标系下的位姿。

def pixel_to_camera(u, v, K):
    """
    将像素坐标转换为相机坐标系下的位姿。

    参数：
    u: 像素坐标x
    v: 像素坐标y
    K: 相机参数矩阵

    返回：
    相机坐标系下的位姿
    """

    # 将像素坐标转换为齐次坐标
    p = np.array([u, v, 1])

    # 计算相机坐标系下的位姿
    P = K @ p

    # 将齐次坐标转换为非齐次坐标
    P = P / P[2]

    return P