如何将像素坐标转换为世界坐标？答案

【问题标题】：how to convert the pixel coordinates to world coordinates?如何将像素坐标转换为世界坐标？
【发布时间】：2017-10-18 15:26:40
【问题描述】：

我正在做一个机器人项目，就是我需要检测关键点得到这个点的坐标，并将它们传递给机器人进行操作。我进行了相机校准，并使用校准信息来消除我相机中的图像失真，然后应用 ORB 技术来检测关键点。到目前为止一切都很好，但我不知道如何映射这些关键点坐标以与机器人一起工作。

这是我正在使用的代码：

int main(int argc, char** argv)
{

std::vector<KeyPoint> kp;
Mat frame;
Mat frame_un;
Mat camera_matrix =(Mat_<double>(3,3) << 7.4191833420713715e+02, 0.0, 320.0, 0.0, 7.4191833420713715e+02, 240.0, 0.0, 0.0,
    1.0);
Mat distortion_coefficients =(Mat_<double>(5,1) << -1.5271566741564191e-01, 1.5488166759164064e+00, 0.0, 0.0,
    -7.6517765981508861e+00);

VideoCapture cap(1); // open the default camera
if (!cap.isOpened())  // check if we succeeded
    return -1;

for (;;)
{

    cap.read(frame); // get a new frame from camera
    if (frame.empty()) 
continue;
undistort(frame, frame_un, camera_matrix, distortion_coefficients);
 // Default parameters of ORB
    int nfeatures=30;
    float scaleFactor=1.2f;
    int nlevels=8;
    int edgeThreshold=31; // Changed default (31);
    int firstLevel=0;
    int WTA_K=2;
    int scoreType=ORB::HARRIS_SCORE;
    int patchSize=31;
    int fastThreshold=20;

Ptr<ORB> detector = ORB::create(
    nfeatures,
    scaleFactor,
    nlevels,
    edgeThreshold,
    firstLevel,
    WTA_K,
    scoreType,
    patchSize,
    fastThreshold );

    detector->detect(frame_un, kp);
    std::cout << "Found " << kp.size() << " Keypoints " << std::endl;
for(int i=0; i<=kp.size();i++)
{ 
int x = kp[i].pt.x;
int y = kp[i].pt.y;
cout << "Point "<<i<<" Xpos = " << x <<  " Point "<<i<< " Ypos = " << y << "\n";

}    
Mat out;

    //drawKeypoints(img, kp, out, Scalar::all(255));
drawKeypoints(frame_un, kp, out, Scalar::all (255));
namedWindow("Kpts", WINDOW_FREERATIO);
    imshow("Kpts", out);
waitKey(0);
destroyWindow("Kpts");
}
   // waitKey(0);
    return 0;
}

【问题讨论】：

您可以通过多种方式以这种方式使用关键点。你对里程计或其他东西感兴趣吗？我想广义的术语是单应性。
所以如果我使用单应性技术可以将这个坐标映射到由机械手操作的真实坐标
当然。这里有一些讨论：stackoverflow.com/q/30502687/1531971（和其他人）这个问题感觉可能有点宽泛，需要您进行更多研究。

标签： c++ computer-vision opencv3.0 robotics

【解决方案1】：

只需将坐标系映射到机器人的基本坐标系并使其原点即可。在执行此操作之前，请确保您已以毫米精度正确校准视力。

【讨论】：