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我想计算我的相机在世界坐标中的位置。这应该相当容易，但我没有得到我期望的结果。我相信我已经阅读了有关此主题的所有内容，但我的代码无法正常工作。这就是我所做的：

我有一个相机正在观察一个区域。

1) 我画了一张该地区的地图。

2) 我通过将 4 个图像点与地图上的 4 个点匹配来计算单应性cv2.getPerspectiveTransform

3）H单应性将每个世界坐标转换为相机坐标；这工作正常

4）为了计算相机矩阵，我遵循了这个：

translation = np.zeros((3,1)) 
translation[:,0] = homography[:,2]

rotation = np.zeros((3,3))
rotation[:,0] = homography[:,0]
rotation[:,1] = homography[:,1]
rotation[:,2] = np.cross(homography[0:3,0],homography[0:3,1])

cameraMatrix = np.zeros((3,4))
cameraMatrix[:,0:3] = rotation
cameraMatrix[:,3] = homography[:,2]

cameraMatrix = cameraMatrix/cameraMatrix[2][3] #normalize the matrix

5）据此，相机的位置应该这样计算：

x,y,z = np.dot(-np.transpose(rotation),translation)

我得到的坐标完全错误。我猜问题应该出在第 4 步或第 5 步中。我的方法有什么问题？

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我想我现在明白了。问题出在步骤 4 中描述的方法上。不能仅从单应矩阵计算相机位置。相机内在矩阵也是必要的。因此，正确的程序如下：

1) 绘制区域地图

2）使用棋盘图像校准相机，cv2.findChessboardCorners这会产生相机矩阵和失真系数

3）用世界坐标（3D）和图像坐标（2D）求解PnP。给定 4 个对应点和相机矩阵，solvePnP 返回对象在相机坐标系中的原点。

4）现在我需要计算相机在世界坐标中的位置。旋转矩阵为：rotM = cv2.Rodrigues(rvec)[0]

5) 相机的 x,y,z 位置为：cameraPosition = -np.matrix(rotM).T * np.matrix(tvec)

于 2013-02-04T19:23:44.493 回答