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  • 2.40016e-006,2.4e-006,2580.78,1799.58,5472,3648] CameraPose := [-0.0232082,-0.011688,0.51574,1.3039,358.374,180.642,0] 下面是核心的代码,image_points_to_world_plan用内参和外参把像素坐标转为世界坐标,...

     首先肯定要标定了,下面是标定结果,直接把参数写成一个数组,后面算子直接调用

    *下面是标定结果,直接生成内外参矩阵
    * Calibration 01: Code generated by Calibration 01
    CameraParameters := ['area_scan_division',0.0260747,-96.9022,2.40016e-006,2.4e-006,2580.78,1799.58,5472,3648]
    CameraPose := [-0.0232082,-0.011688,0.51574,1.3039,358.374,180.642,0]

     下面是核心的代码,image_points_to_world_plan用内参和外参把像素坐标转为世界坐标,然后显示出来

            dev_set_color ('green')
            dev_get_window(WindowHandle)
            set_display_font(WindowHandle,16,'mono','true','false')
            color :=[255,0,255]
            
            *dev_display (TransContours)
             image_points_to_world_plane (CameraParameters, CameraPose, Row, Column, 'mm', X, Y)
             disp_message(WindowHandle,['center point:'+'('+X$'5.2f'+','+Y$'5.2f'+')'+'mm'],'window',12,120,'red',['green','false'])

     参考坐标系:

     

     结果:

     

     

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  • %地理坐标和像素坐标的相互转换[pic,R]=geotiffread('boston.tif'); %读取带地理坐标信息的tif影像[m,n,~]=size(pic);%像素坐标转换为地理坐标figure(),imshow(pic),title('不带地理坐标的静态图片');hold on; ...

    clc;close all;clear;

    %地理坐标和像素坐标的相互转换

    [pic,R]=geotiffread('boston.tif'); %读取带地理坐标信息的tif影像

    [m,n,~]=size(pic);

    %像素坐标转换为地理坐标

    figure(),imshow(pic),title('不带地理坐标的静态图片');

    hold on; scatter(n/,m/,,'r.'); %选择1/4处像素坐标,并在图上标示

    [lon,lat]=pix2map(R,m/,n/); %转换为地理坐标

    figure(),mapshow(pic,R);

    mapshow(lon,lat,'Marker','.','MarkerEdgeColor','r');

    title('带地理坐标的tif影像');

    axis off;

    %打印结果

    disp(['(',num2str(m/),',',num2str(n/),') -> (',num2str(lon),',',num2str(lat),')']);

    %地理坐标转换为像素坐标。注意地理坐标从左下角开始,而像素坐标从左上角开始

    %左下角开始点地理坐标为[R.XLimWorld(),R.YLimWorld()]

    %R.RasterWidthInWorld表示图像的地理宽度

    x=R.XLimWorld()+(/)*R.RasterWidthInWorld; %获取图像3/4处的地理坐标

    y=R.YLimWorld()+(/)*R.RasterHeightInWorld;

    figure(),mapshow(pic,R),axis off;

    mapshow(x,y,'Marker','*','MarkerEdgeColor','r');

    [row,col]=map2pix(R,x,y);

    figure(),imshow(pic);

    hold on;

    scatter(col,row,,'r*');

    %命令行中打印结果

    disp(['(',num2str(x),',',num2str(y),') -> (',num2str(row),',',num2str(col),')']);

    像素坐标转地理坐标:pix2map

    地理坐标转像素坐标:map2pix

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  • set up 一个用于存放py源码(.py)、待转换三维坐标(.txt)__ps: 格式为(Xw,Yw,Zw)、转换二维坐标结果(.txt)的文件夹,大概就是像下边图片中的一样 随便一个可以run python文件的IDE 源码如下(需要更改自己...

    Autonomous vehicle 杂谈_01


    一. 坐标转换的过程

    1. 总过程:
      在这里插入图片描述
    2. 分步实现
      世界坐标转换为相机坐标
      在这里插入图片描述
      相机坐标转换为图像坐标
      在这里插入图片描述
      图像坐标转换为像素坐标
      在这里插入图片描述

    PS: 世界坐标: (Xw, Yw, Zw)、 相机坐标:(Xc, Yc, Zc)、 图像坐标:(x, y)、 像素坐标: (u, v)、 相机焦距: f、 旋转矩阵:R、 平移矩阵: T

    二. 需要做的前期准备

    1. 通过 calibration 得到的相机内外参数
    2. set up 一个用于存放py源码(.py)、待转换三维坐标(.txt)__ps: 格式为(Xw,Yw,Zw)、转换二维坐标结果(.txt)的文件夹,大概就是像下边图片中的一样
      by demo
    3. 随便一个可以run python文件的IDE

    三. 源码如下(需要更改自己的相机参数)

    # 实现三维坐标向二维坐标的转换 
    
    import numpy as np
    
    """相机内、外参矩阵"""
    
    # 外参矩阵 (需要改)
    Out = np.mat([
        [-0.117, -0.992, 0.028, -0.125],
        [-0.0033, -0.0278, -0.9996, 0.2525],
        [0.993, -0.1174, 0.00000315, 0.0716],
        [0, 0, 0, 1]
    ])
    
    # 内参矩阵 (需要改)
    K = np.mat([
        [610.53, 0, 368.114],
        [0, 605.93, 223.969],
        [0, 0, 1]
    ])
    
    """坐标转换"""
    # 打开用于存放世界坐标的txt文件,将其中的以字符串格式保存的世界坐标转换成(Xw, Yw, Zw, 1)的元组格式
    f = open('database', 'r')
    database = []
    for line in f.readlines():
        coordinate = line.strip()  # 去掉左右的空格符
        coordinate = eval(coordinate)  # 将字符串格式的坐标转换为元组格式
        database.append(coordinate)
    # print(database)
    
    world_coordinate_list = []
    for item in database:
        world_coordinate_part = (item[0], item[1], item[2], 1)
        world_coordinate_list.append(world_coordinate_part)
    # print(world_coordinate_list)
    
    
    pixel_coordinate_list = []
    
    for item in world_coordinate_list:
        world_coordinate = np.mat([
            [item[0]],
            [item[1]],
            [item[2]],
            [item[3]]
        ])
        print(f'世界坐标为:\n{world_coordinate}')
        # print(type(world_coordinate))
        
        # 世界坐标系转换为相加坐标系 (Xw,Yw,Zw)--> (Xc,Yc,Zc)
        camera_coordinate = Out * world_coordinate
        print(f'相机坐标为:\n{camera_coordinate}')
        Zc = float(camera_coordinate[2])
        print(f'Zc={Zc}')
    
        # 相机坐标系转图像坐标系 (Xc,Yc,Zc) --> (x, y)  下边的f改为焦距
        focal_length = np.mat([
            [f, 0, 0, 0],
            [0, f, 0, 0],
            [0, 0, 1, 0]
        ])
        image_coordinate = (focal_length * camera_coordinate) / Zc
        print(f'图像坐标为:\n{image_coordinate}')
    
        # 图像坐标系转换为像素坐标系
        pixel_coordinate = K * image_coordinate
        print(f'像素坐标为:\n{pixel_coordinate}')
        pixel_coordinate_list.append(pixel_coordinate)
        print('---------------------分割线--------------------------------')
    
    print(pixel_coordinate_list)
    f = open("result.txt", "w", encoding="utf-8")
    for item in pixel_coordinate_list:
        f.write(str(item)+'\n')
        f.write('------------分割线-----------------'+'\n')
    f.close()
    

    坐标转换方法参考:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/104184551
    如有问题,敬请指正。欢迎转载,但请注明出处。
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  • 已由助手求得相机参数和位姿,并导入 *相机参数 CameraParameters := [0.00799988,0.875355,8....*算子,用于将此参数、位姿下的相机拍得的照片中的像素坐标转为世界坐标 *(参数、位姿、图片像素坐标、转为毫米单位

    已由助手求得相机参数和位姿,并导入

    *相机参数
    CameraParameters := [0.00799988,0.875355,8.29871e-006,8.3e-006,639.981,512.001,1280,1024]
    *相机位姿
    CameraPose := [-0.00109876,-0.00271076,0.0524751,0.0267799,0.0293399,271.962,0]
    *算子,用于将此参数、位姿下的相机拍得的照片中的像素坐标转为世界坐标
    *(参数、位姿、图片像素坐标、转为毫米单位、得到的世界坐标)
    image_points_to_world_plane (CameraParameters, CameraPose, 100,100, 'mm', X, Y)
    

    得到的世界坐标可以通过计算应用
    比如,计算某图像中得到的两点间的实际距离
    (若在实际程序中得出结果有误差,则是由某方法取得的两点像素坐标位置有误(例如拟合问题))

    *参数如上
    image_points_to_world_plane (CameraParameters, CameraPose, R1,C1, 'mm', X1, Y1)
    image_points_to_world_plane (CameraParameters, CameraPose, R2, C2,'mm', X2, Y2)
    distance_pp (X1, Y1, X2, Y2, Distance1)
    
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