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我正在尝试找到相机与棋盘的相对位置（或其他方式） - 我对在不同坐标系之间进行转换感到满意，例如这里所建议的。我决定在这个阶段不仅使用棋盘进行校准，而且还使用实际位置确定，因为我可以使用findChessboardCorners来获取imagePoints（并且这工作正常）。

我已经阅读了很多关于这个主题的内容，并且觉得我理解solvePnP输出（即使我对openCV计算机视觉完全陌生）。不幸的是，我从solvePnP测试设置中得到的结果和物理测量结果是不同的：z 方向的平移大约偏离了。25%。x和y方向完全错误 - 几个数量级和不同的方向，而不是我读到的相机坐标系（x 指向图像，y 指向右侧，z 远离相机）。如果我在世界坐标中转换tvec和rvec相机姿势，差异仍然存在。

我的问题是：

  • 相机和世界坐标系轴的方向是什么？
  • 是否solvePnP以与我指定的相同单位输出翻译objectPoints？
  • 我将世界原点指定为第一个objectPoints（棋盘角之一）。可以tvec吗？是从相机坐标精确到那个点的平移吗？

这是我的代码（我附上它的形式，因为它不会引发任何异常等）。我在校准过程中使用灰度图像来获取相机内在矩阵和失真系数，因此决定也执行灰度定位。chessCoordinates是相对于原点（角点之一）以毫米为单位的棋盘点位置列表。camMatrix并distCoefficients来自校准（使用相同的棋盘和 执行objectPoints）。

camCapture=cv2.VideoCapture(0) # Take a picture of the target to get the imagePoints 
tempImg=camCapture.read()
imgPts=[]
tgtPts=[]

tempImg=cv2.cvtColor(tempImg[1], cv2.COLOR_BGR2GRAY)
found_all, corners = cv2.findChessboardCorners(tempImg, chessboardDim )

imgPts.append(corners.reshape(-1, 2))
tgtPts.append(np.array(chessCoordinates, dtype=np.float32))

retval,myRvec,myTvec=cv2.solvePnP(objectPoints=np.array(tgtPts), imagePoints=np.array(imgPts), cameraMatrix=camMatrix, distCoeffs=distCoefficients)
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相机坐标与图像坐标相同。所以你有 x 轴指向相机的右侧，y 轴指向下方，z 指向相机面对的方向。这是一个顺时针轴系统，同样适用于棋盘，所以如果您指定原点，比如说，棋盘的右上角，x ax 沿着较长的一侧向右，y 沿着较短的一侧棋盘，z ax 将指向下方，指向地面。

Solve PnP 以与您指定棋盘字段长度的单位相同的单位输出平移，但它也可能使用相机校准中指定的单位，因为它使用相机矩阵。

Tvec 指向您放置校准对象的世界坐标的原点。因此，如果您将第一个对象点放置在 (0,0) 中，那么这就是 tvec 将指向的位置。

于 2013-07-02T14:45:56.727 回答
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相机和世界坐标系轴的方向是什么？

板上的 0,0,0 角使 X 和 Y 轴朝向其余角点。Z 轴始终指向远离电路板的方向。这意味着它通常在某种程度上指向相机的方向。

solvePnP 是否以与我指定 objectPoints 相同的单位输出翻译？

是的

我将世界原点指定为第一个 objectPoints（棋盘角之一）。可以吗？ tvec 是否可以从相机坐标准确地转换到该点？

是的，这很常见。在大多数情况下，第一个凸轮角设置为 0,0,0，随后的角设置在 z=0 平面（例如，(1,0,0)、(0,1,0) 等） .

tvec 与旋转相结合，从板坐标系指向相机的那个点。简而言之; tvec & rvec 为您提供逆向翻译（世界 -> 相机）。使用一些基本几何图形，您可以计算将相机 -> 世界放置的转换。

于 2013-07-02T12:58:03.573 回答