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我想将 3D 空间中的一个点投影到 2D 图像坐标中。我有我正在使用的相机的校准内在和外在。我有相机矩阵 K 和失真系数 D。但是，我希望投影图像坐标是未失真图像。

根据我的研究，我发现了两种方法来做到这一点。

  1. 使用 opencv 的getOptimalNewCameraMatrix函数计算一个新的未失真图像的相机矩阵 K'。然后在opencv的projectPoints函数中使用这个K'，将畸变参数设置为0，得到投影点。

  2. 使用projectPoints使用原始相机矩阵 K 的函数，以及该函数中的失真系数 D 并获得投影点。

两种方法的输出是否应该匹配？

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我认为你的想法中缺少一些东西。

相机矩阵 K 和 dist。系数 D 是用于不失真的参数（如果您的镜头像鱼眼一样扭曲图像）。它们就是所谓的内在相机参数。

如果我们将术语从计算机视觉更改为计算机图形学，那么这些参数就是您用于定义视锥体的参数，例如，它们用于获取相机的焦距。

但它们不足以做投影的事情。

对于投影，如果您考虑计算机图形学术语（例如 opengl），则需要具有模型-视图-投影矩阵。模型矩阵是指定对象在世界中的位置的矩阵。视图矩阵指定相机的位置，投影矩阵指定平截头体（焦角、透视失真等）。

如果您想知道如何将模型的点从 3d 转换为 2d（反之亦然），您需要投影和视图矩阵（您拥有模型矩阵，因为您拥有要开始的 3d 点）。在计算机视觉中，视图矩阵称为 estrinsic 参数。

因此，您也需要 estrinsic 参数，即相机在世界中的位置。也就是说，例如，那些参数是rvec需要tvec的cv:: projectPoints。

如果你想计算它们，它们正是cv::solvePnP你想要做的相反的输出：从一些已知的 3d 点加上相机屏幕上已知的 2d 投影，这个函数给你 estrinsic 参数（您可以从中获取一些 opengl-opencv-augmented-reality-whatever 应用程序的视图矩阵cv::Rodrigues）。

最后一点：虽然内在参数在您用相机拍摄的所有照片中都是固定的（当然您不改变焦距），但每次移动相机以从不同位置拍摄新照片时，内在参数都会发生变化视点（即：这改变了视角，所以你要找的3D-2D投影）

希望能帮上忙！

于 2013-09-11T12:58:48.613 回答