【发布时间】：2020-02-24 17:04:32
【问题描述】：
感谢您阅读此问题！
我们有一个在这个可视化中看到的设置。有 4 个相机，它们使用内在（相机矩阵、失真系数）和外在（旋转、平移、基本和基本矩阵）参数进行校准。
白色平面的左上角是世界坐标的原点。正 x 向右，正 y 向下，正 z 朝向物体。 红色相机之一（白色平面上的第二个）是主相机，另外 3 个是从相机（用于校准目的）
我们希望能够使用相机根据世界坐标（白色平面）来定位和定位场景中的对象。 到目前为止，我们能够在相机（主相机）坐标中定位并获得物体的 3d 位置。 问题是，从相机坐标转换到世界坐标的最有效/最简单的方法是什么？ 找到投影的白色平面的法线会有帮助吗？ （例如我们可以做How to project a point onto a plane in 3D?） 或者如果相对于白色平面的 3d 位置已知，我们可以使用 OpenCV api 像 cv2.estimateAffine3D 吗？
谢谢！
【问题讨论】：
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我不明白缺少什么。您在主摄像头框架中拥有对象的位置，并且在世界框架中拥有主摄像头的位置。
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摄像机的方向/旋转与白屏平面不同。有影响吗？我不确定简单的三角函数是否足以进行坐标变换。
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你说你有所有相机的外部参数（旋转和平移），包括主相机。更不用说三角函数了，两个坐标系之间的线性变换就足够了。
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不确定我是否遵循您的推理，您如何获得将相机坐标中的 (x,y,z) 转换为屏幕的 (x',y',z') 的线性变换矩阵平面坐标？所有相机的旋转和平移都相对于主相机，并且主相机的方向是只有部分白屏可见....
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当你说你有外部参数时，我认为外部参数是相对于世界框架的。所以它们是相对于主摄像头框架和主摄像头的旋转/平移为 0？
标签： opencv matrix computer-vision linear-algebra