圖像點（像素）到現實世界座標（米）

我在天花板上有一個魚眼攝像頭，我想在地板上找到一些點。我將參考系統（真實世界）的原點放在相機下方，我想知道每個物體的位置，以釐米爲單位。此圖爲本：圖像點（像素）到現實世界座標（米）

首先，我也做了相機校準和我已經獲得的下一個結果與1.11的RMS：

作爲校準的結果我獲得了內部參數（相機矩陣），所以我使用cv :: solvePnP來獲得旋轉和平移向量。爲了應用這一點，我在未失真圖像中標記了一些點（以像素爲單位），並根據我的參考系統在真實世界中對它們進行了測量。

例如，原點是在1024x768的圖像的中心，所以：

點0：ImagePoint（512，384）[像素] - > ObjectPoint（0,0）[釐米]

下一個代碼說明了這一：

std::vector<cv::Point2f> imagePointsPix; 
std::vector<cv::Point3f> objectPointsCm; 
imagePointsPix.push_back(cv::Point2f(512.,384.)); 
imagePointsPix.push_back(cv::Point2f(404.,512.));  
imagePointsPix.push_back(cv::Point2f(666.,211.)); 
imagePointsPix.push_back(cv::Point2f(519.,66.)); 

objectPointsCm.push_back(cv::Point3f(0., 0., 0.)); 
objectPointsCm.push_back(cv::Point3f(-80.,-132.,0.)); 
objectPointsCm.push_back(cv::Point3f(120.,188.,0.)); 
objectPointsCm.push_back(cv::Point3f(-40.,268.,0.)); 

cv::Mat rvec(1,3,cv::DataType<double>::type); 
cv::Mat tvec(1,3,cv::DataType<double>::type); 
cv::Mat rotationMatrix(3,3,cv::DataType<double>::type); 

cv::solvePnP(objectPointsCm, imagePointsPix, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec, 0, SOLVEPNP_ITERATIVE); 
cv::Rodrigues(rvec,rotationMatrix);

現在我有相機矩陣，旋轉矩陣和翻譯中矢量，所以通過使用作爲this參考我能夠計算任何點，如果我有它的位置像素。這是代碼：

cv::Mat uvPoint = cv::Mat::ones(3,1,cv::DataType<double>::type); //u,v,1 
uvPoint.at<double>(0,0) = 512.; //img point for which we want its real coordinates 
uvPoint.at<double>(1,0) = 384.; 
cv::Mat tempMat, tempMat2; 
double s; 
tempMat = rotationMatrix.inv() * cameraMatrix.inv() * uvPoint; 
tempMat2 = rotationMatrix.inv() * tvec; 
s = 0 + tempMat2.at<double>(2,0); //before 0 it was 285, which represents the height Zconst 
s /= tempMat.at<double>(2,0); 
std::cout << "P = " << rotationMatrix.inv() * (s * cameraMatrix.inv() * uvPoint - tvec) << std::endl;

我得到這個結果的相同點我用我獲得的參數：

點0 - >（0.213，3.391）（它應該是（ 0,0））ERROR：3.69釐米
點1 - >（-68.28，-112.82）（它應該是（-80，-132））ERROR：17.49釐米
點2 - - >（84.48，1 37.61）（它應該是（120，188））錯誤：49.62釐米

點的其餘部分也顯示錯誤太大了......我用更多的積分，但結果並不完善。我不知道我錯了哪裏，有誰能幫助我？

在此先感謝。

來源

2016-06-08 Jose L

最後我發現錯誤是由失真係數引起的，即我的校準。我將cameraMatrix設置爲Identity矩陣（eye（3）），並將distCoefficients設置爲NULL，這樣solvePNP就認爲我有一個完美的相機。使用這種方法我得到了一個更低的錯誤。我將不得不做出更好的校準。

來源

2016-08-31 09:59:07

有可能校準沒有問題，而且你有效地將圖像無畸變了兩次（請參閱我的答案以獲得解釋）。 – rob3c

看起來你可能會從solvePNP的角度有效地扭曲你的形象兩次。這是由於失真係數與已經從未失真圖像得到的點對應一起傳遞。

嘗試將實際相機矩陣從您的校準傳遞到solvePNP而不是單位矩陣，但仍將失真係數傳遞爲NULL以避免雙失真。

來源

2017-01-30 18:39:18 rob3c

圖像點（像素）到現實世界座標（米）

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