问题标签 [world-coordinates]
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python - 如何获得世界坐标？
我有一个具有宽度和高度分辨率以及相机参数的相机：
[[position_x, position_y, position_z],
[focal_point_x, focal_point_y, focal_point_z],
[view_up_x, view_up_y, view_up_z]]
假设给了我一个带有坐标的相机图像平面的点x，y（0，0左上角width-1，height-1右下角）。
如何从此类相机、图像数据中获取我的点 x,y 的世界坐标？
machine-learning - 如何将世界坐标转换为 Shrec 17 和 DHG 等数据集的图像坐标
我正在研究使用深度图像检测手部关键点的机器学习模型。到目前为止，我看到的数据集包括世界和图像视图中关键点/骨架的标签（参见 Shrec 17 或 DHG 数据集）。我看过几篇论文及其实现，它们学习了关键点检测的世界坐标。我想了解如何将 3D 世界坐标映射到深度图像并检查数据的可视化，并可能扩展经过训练的模型以在 Azure Kinect 上进行实时预测/可视化
projection - Halcon - 将坐标转移到不同的平面
我有相对于姿势上特定平面的坐标（X/Y）。
我需要知道 Y 值是如何变化的，如果从相机的视角将点投影到另一个平面，即在 Z 方向上距离 10 毫米。
我发现的唯一方法是将我的 X/Y 点转换为图像坐标，project_3d_point然后使用 z 位移姿势将其转换回世界坐标。问题在于图像分辨率太低而无法获得精确值。这可以在不使用图像坐标的情况下计算吗？在图片中，我有 Y1 和 Y2，需要 Y3 和 Y4。
编辑：
这是我试图解决的其他问题，但我很确定它是垃圾：
计算位姿是原点位姿处的位姿。Z=0.01
编辑2：
这行得通，但它非常丑陋。有没有更聪明更好的方法来解决这个问题？
