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相机坐标系前沿信息_四大坐标系图解(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

相机坐标系

单目结构光八参数法：相位与坐标的秘密 𐟓𘠦Ž⧴⥍•目结构光的奥秘，我们发现了一个有趣的八参数方法。这个方法的核心在于理解相机、投影仪和参考面之间的关系。让我们一起来揭开这个方法的神秘面纱吧！ 𐟔 首先，我们来看系统模型。在这个模型中，相机的坐标系原点O c O_cOc，投影仪的坐标系原点O p O_pOp，以及参考面的坐标系原点O OOO，分别代表着不同的空间位置。投影仪的投影中心O p O_pOp与参考面在同一z轴上，而相机则从另一个角度观察参考面。 𐟓Œ 假设空间中有一个点P，它在参考面上的坐标为( x , y , z ) (x,y,z)(x,y,z)，在相机坐标系下的坐标为( x c , y c , z c ) (x_c,y_c,z_c)(x c ,y c ,z c )。这个点在相机平面上成像于点p ( u , v ) p(u,v)p(u,v)。 𐟖寸点P在参考面上的投影点为P ′ P'P ′，它在x轴上的投影点为P ′ ′ P''P ′′。投影仪将光线投射到点P，并与参考面在D点相交，D点在x轴上的投影点为D ′ ′ D''D ′′。由于光线传播的相位不变，我们可以得出D点与P点的相位是相同的。 𐟔젧Ž𐥜诼Œ我们需要建立相机坐标系下相位与三维坐标的关系。这需要我们找到参考面与相机之间的关系。通过这个关系，我们可以将相机的相位数据转换为三维坐标数据，从而实现精确的测量和定位。 𐟔砥…륏‚数方法的核心在于找到这些关系，并通过数学计算来解出未知的坐标和相位。这个过程虽然复杂，但一旦掌握，就能为我们提供强大的测量和定位能力。 𐟌Ÿ 这就是单目结构光八参数方法的精髓所在。通过理解这个方法，我们可以更好地应用结构光技术，为各种应用场景提供精确的数据支持。

双目深度相机：从图像到三维坐标的秘密 𐟓𘠥Œ目深度相机双目深度相机通过模拟人眼的视觉系统来感知深度信息。它的工作原理基于立体视觉，通过左右两个相机的图像来计算物体的深度。 𐟔 相关坐标系从图像上的物体到三维空间上的物体的映射过程实际上是坐标系的变换。图像上的某一点，经过物理关系的转换可以得到现实的物理坐标。然后将图像平面映射成相机坐标系的某一平面，得到该点在相机坐标系的坐标。最后通过相机坐标系与世界坐标系的旋转平移变换就可以确定该点的实际三维坐标。 𐟓 相机参数的确定相机的标定过程就是确定相机参数的过程。左右目相机各自的内参和左右目相机间的外参。内参描述相机的内部属性，包括焦距、主点（光学中心）坐标、畸变系数等。内参通常在相机标定时确定，因为它们对于特定相机型号是固定的，不随时间变化。外参描述相机相对于世界坐标系的关系，随着相机安装的高度、角度变化，一旦相机安装完毕，外参也随之固定。 𐟌 世界坐标点向像素坐标系的转换从真实世界到镜头的变换是一个刚性变换，仅发生旋转和平移。通过一个矩阵可以描述这种变换，这个矩阵就是相机的外参矩阵。从镜头到图像坐标系的变换基于凸透镜成像原理，理想情况下可以用相似性计算，但实际情况是镜头会发生畸变，需要一个非线性函数来描述。从图像坐标系到像素坐标系的变换是简单的平移和离散化。 𐟓Š 二维图像坐标到三维世界坐标的转换理论上来说，二维图像坐标转化到三维世界坐标是不可能的，因为多出一个维度。因此，在二维图像坐标转化到三维世界坐标中，我们可以设置其中一个维度为已知，即Zc是可以求到的。在Zc已知的情况下才能进行像素到世界坐标的转换。 𐟔砥Œ目深度相机的应用双目深度相机被广泛应用在目标识别、未知障碍物感知（测距）、三维重建、实时建图等方面。在具体的任务中再进行详细介绍。通过了解这些基本原理和坐标系变换，我们可以更好地理解双目深度相机的运作方式，并应用它在各种场景中。

𐟓𘠧›𘦜𚦠‡定与光平面标定的奥秘 𐟔 相机标定的过程揭秘 𐟓𗊧›𘦜𚦠‡定的结果包括：在标定过程中，通过检测棋盘格角点来获取图像，确定相机的内参，以及使用内参矫正后的图片和对应标定板生成的外参。标定过程中，采用了激光条纹提取技术，具体方法有灰度重心法和Steger算法，以提取激光条纹的中心点。光平面标定的步骤 𐟌 加载标定板图对应的外参并保存；读取激光条纹图，并根据相机标定的内参结果进行矫正；使用灰度重心法提取激光条纹轮廓，并将提取的点存储在vector中；将各副标定板的平面零点和法向量（一个平面可由平面上的一点和法向量表示），根据其对应的标板外参转换到相机坐标系下；将提取的点从图像坐标系转换为相机坐标系，并将该点和相机光心（相机坐标系的原点）连线，得到一条空间直线；求解空间直线和平面的交点，即为光平面上的点。通过这些步骤，我们能够精确地确定相机的内外参数，以及光平面的位置，为后续的三维重建和视觉测量提供坚实的基础。𐟔簟“

多传感器标定：幕后英雄大家好，我是从读研开始就一直从事多传感器标定与融合工作的老手。当时主要是帮导师组建机器人实验室，研究移动机械臂的目标定位和抓取。毕业后，我进入了一家大厂，继续从事多传感器的标定融合工作，涉及相机、毫米波雷达、激光雷达和GPS等多种设备的内外参标定。到现在已经在这个行业摸爬滚打了7年，积累了不少项目实战经验。算法应用场景 𐟚—𐟔 首先，咱们来聊聊多传感器标定算法的应用场景。这个技术在很多领域都有用武之地，尤其是自动驾驶、安防和手机等领域。自动驾驶 𐟚— 最近几年，自动驾驶简直是风口上的风口，蔚来、小鹏这些新势力公司对算法人才的需求简直爆炸。那么多传感器标定在自动驾驶中能做什么呢？国内的自动驾驶路线主要是多传感器融合，通过相机、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等多个传感器合作，形成一套自动驾驶方案。比如小鹏P7，这车有31个传感器，包括13个摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达和1个双频高精度GPS。在P7i车型中，还加装了激光雷达。这么多传感器，如何协同应用是一个大难题。多传感器标定算法就是来解决这个问题的。它能把多个传感器之间的数据关联起来，生成更丰富的目标属性，最终用于自动驾驶方案中。举个例子，相机可以获取目标的视觉属性，比如目标类别和像素位置；毫米波雷达可以估计目标的径向速度和距离；激光雷达则能提供目标的3D信息。把这些传感器的数据融合在一起，就能得到更全面的目标属性，包括类别、距离、速度和高度等。安防监控 𐟓𘰟š把在自动驾驶行业中，传感器是运动的，而在安防行业，传感器往往是固定的，复杂性相对降低一些。比如雷视产品，就是把毫米波雷达和相机装在一起，应用在高速公路和十字路口等场景。相机和雷达各有各的检测跟踪算法，相机提供视觉属性信息，雷达提供速度位置信息。通过雷视传感器标定，把雷达坐标系和相机坐标系关联起来，就能让目标既有位置速度属性，又有视觉特征属性。这样综合这些属性，可以做流量分析、事件分析和超速罚款等工作。多传感器标定的前景 𐟌Ÿ 总的来说，多传感器标定算法在自动驾驶和安防监控等领域有着广阔的应用前景。随着这些行业的不断发展，对多传感器标定人才的需求也会越来越大。如果你对这个领域感兴趣，不妨深入学习一下相关技术和知识，未来的机会还是很多的！学习算法需要的能力 𐟓š 最后，给大家分享一下学习多传感器标定算法需要具备的能力。首先，你需要有一定的编程基础，至少要熟悉C++或者Python这类编程语言。其次，你需要掌握一些基本的数学和统计知识，比如线性代数和概率论。最后，你还需要具备一定的实验能力和项目实战经验，这样才能更好地理解和应用算法。希望这篇文章能对你有所帮助！如果你有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言讨论！

𐟓𘠁I视觉检测中的摄像头技术 𐟔 AI视觉检测技术离不开摄像头这一核心组件。单目摄像头，作为其中的代表，由镜头、感光元件和图像处理芯片三大部分组成。 𐟓𗠩•œ头是光线进入的通道，通过镜片组合折射光线，在传感器上形成清晰图像。焦距和光圈大小影响视角、放大倍率和曝光效果。 𐟎堦„Ÿ光元件，就像是数码相机的“胶卷”，将光线转换为电信号，为后续的图像处理提供基础。CCD和CMOS是两种主要的感光元件类型。 𐟒𛠥›𞥃处理芯片则负责将感光元件捕捉到的图像信号进行细致化、清晰化处理，还可以进行优化，以获得更好的拍摄效果。 𐟌 在摄像头成像过程中，涉及三个坐标系：相机坐标系、物理坐标系和像素坐标系。通过一系列转换，实际物体被转化为可显示的图像。 𐟔젥•目摄像头在AI视觉检测中发挥着重要作用，无论是2D/3D识别跟踪、视觉定位还是标定和三维重建，都离不开其精准的成像和捕捉能力。

双目相机 𐟑€✨最近在研究双目相机，真的太神奇了！两个摄像头竟然能模拟人的双眼，不仅能看到物体，还能计算出它们的位置信息。今天就来和大家分享一下双目相机的基本原理、构成参数以及应用场景。 𐟑€双目相机的基本原理双目相机通过两个摄像头同时拍摄同一场景，产生两张2D图像。当同一个物体出现在这两张图像中时，由于摄像头之间的基线距离，物体在图像上的位置会有所偏移，这种偏移量称为视差。通过计算两张图像中对应像素点的距离差，可以测量出视差。利用三角测量原理，通过视差、基线距离和焦距计算物体的三维坐标。距离计算公式为：距离 = (基线距离㗠焦距) / 视差。这样，我们就可以通过双目相机模拟人类的立体视觉，实现深度感知和距离测量。 𐟓双目相机的构成与参数双目相机由两个摄像头组成，它们之间有一定的基线距离。每个摄像头都有自己的内参和外参。内参包括焦距和主点坐标，这些参数在相机标定时确定，因为它们对于特定相机型号是固定的。外参则是相机相对于世界坐标系的关系，随着相机安装的高度和角度变化而变化。世界坐标点向像素坐标点的转换其实是一个刚性变换，通过外参矩阵描述旋转和平移变换。从镜头到图像坐标系是凸透镜成像的原理，但由于镜头畸变，需要用非线性函数描述。从图像坐标系到像素坐标系是简单的平移和离散化过程。了解这些参数后，我们就可以通过三维坐标计算物体的具体位置。 𐟌双目相机的应用场景双目相机广泛应用于各种领域，包括目标识别、障碍物感知、三维重建和实时建图。在人脸识别中，双目相机可以快速识别和分析人脸特征，实现身份认证和活体检测。自动驾驶汽车使用双目相机来识别行人、车辆和障碍物，提高安全性。三维重建技术利用双目相机拍摄的多张图像，通过视差计算物体的三维模型，广泛应用于虚拟现实和计算机游戏。实时建图则是利用双目相机在未知环境中进行地图构建，适用于机器人技术和自动驾驶等领域。 𐟑€✨通过这些介绍，是不是对双目相机有了更深的了解呢？其实它的应用还有很多，尤其是在自动驾驶和人脸识别方面。大家如果对这些内容有任何疑问或者想了解更多细节，欢迎在评论区留言哦！期待和大家交流分享更多有趣的知识！

正交矩阵在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于信号处理、图像处理、量子力学、计算机图形学、机器人学和机器学习等。信号处理：正交变换如离散傅里叶变换（DFT）和离散余弦变换（DCT）在信号处理中被广泛应用。这些变换利用了正交矩阵的性质，能够有效地进行信号的压缩、去噪和重构等操作。图像处理：图像旋转、缩放等操作都可以用正交矩阵表示。某些图像压缩算法也利用了正交变换的性质，通过减少图像数据的冗余来实现高效的压缩。量子力学：正交矩阵常用于描述量子态的变换。在量子力学中，保持体积不变的特性保证了量子态的概率幅值在变换过程中保持不变，这对于量子态的测量和预测具有重要意义。计算机图形学：正交矩阵在计算机图形学中常用于进行各种几何变换，如旋转、平移等。这些变换使得计算机能够生成逼真的三维图形和动画效果。机器人学：在机器人学中，正交矩阵常用来表示物体的姿态或相机的姿态。通过正交矩阵的变换，可以实现机器人或相机在不同坐标系下的位置和方向的计算和更新。机器学习：在机器学习中，正交变换可以用于对数据进行预处理和特征提取。例如，在主成分分析（PCA）中，可以通过计算数据矩阵的特征值和特征向量来找到数据的主要变化方向，并据此进行数据的降维和特征提取。正交矩阵的特征值和特征向量在这一过程中起到了关键作用。

联想技术验证岗位面试全攻略𐟓ˆ 1. 𐟓㠩⨯•开场，先用英语进行自我介绍，虽然说得有些紧张，但尽量保持流畅。 𐟔 接着，用中文详细介绍了在读研期间参与的机械臂项目，包括ROS、相机标定、坐标系转换以及算法设计的动机等项目相关问题。 𐟒𜠧„𖥐Ž，让我介绍第二个Java项目，重点讲解了Kafka的使用场景。 𐟌 接下来，面试官询问了为何选择天津和联想，这时需要表现出对公司的忠诚和热情。 𐟤” 对该岗位的了解，面试官进行了详细介绍，我则表示出极大的兴趣。 𐟒𜠦‰𞥷夽œ时最看重什么？我回答了行业发展和个人成长，以及工作与生活的平衡，不希望加班过于严重，希望有双休。面试官表示联想的工作氛围很好，更像一个外企。 𐟤” 最后，我反问面试官是否有下一轮面试，表达出对岗位的强烈兴趣。 --- 𐟓… 4月12日，我收到了二面通知。4月16日，二面结束，主要是HR和主管面试。 1️⃣ 二面中，面试官再次询问了英语自我介绍，并问了我的优缺点。 2️⃣ 对城市的选择，面试官希望了解我对未来工作地点的考虑。 3️⃣ 对岗位的了解，我再次表达了对该岗位的兴趣。 4️⃣ 对加班的理解，我强调了工作与生活的平衡。 --- 𐟓 这次面试经历让我深刻体会到，面试不仅仅是展现自己能力的机会，更是与面试官沟通的过程。通过这次经历，我更加明确了自己的职业发展方向和目标。

相机标定：理解3D与2D的关系 𐟓𘊧›𘦜𚦠‡定是计算机视觉中的一项关键技术，它涉及到将3D空间中的物体映射到2D图像平面的过程。简单来说，标定就是通过实验和计算来获取相机的参数，这些参数包括内参和外参。内参主要描述了相机的镜头特性，比如焦距、光心和畸变参数等。而外参则反映了相机相对于世界坐标系的位置和方向，具体包括旋转矩阵R和平移向量t。相机标定的过程可以说是计算机视觉的基石，许多常见的计算机视觉任务都离不开它。例如，图像畸变校正、三维重建和立体视觉等任务都需要先获取相机的参数。总的来说，相机标定是理解相机成像模型和计算机视觉原理的重要一步。

三坐标测量技术的应用案例分享 𐟓Š 三坐标测量技术在工业制造中有着广泛的应用，下面分享几个实际案例，看看它是如何帮助提高生产效率和产品质量的。汽车制造：白车身内间隙检测 𐟚— 在汽车制造中，白车身的内间隙检测一直是个难题。传统方法无法满足检测需求，而中观便携式三坐标测量笔 zg-probe 通过光学追踪原理，可以在17.6立方米的超大空间内实现高精度接触式测量。它先通过采点和孔位检测建立基准，再使用手持激光扫描球采集白车身表面外形数据，从而直观地测量车身表面各个位置的偏差。这种方法解决了内间隙控制困难的问题，提高了生产效率。检具行业：汽车零件检具检测 𐟔犊在检具行业，以汽车零件检具为例，通过在 pc-dmis 中导入 cad 数模，并利用检具上的基准用迭代法建立坐标系，然后测量相关孔位和曲面点，对超差的部位进行调整。最后生成图文并茂的检测报告，让客户清楚了解检具的检测结果。这种方法不仅提高了检测精度，还降低了人工成本。航空发动机叶片检测 ✈️ 航空发动机叶片的检测是确保飞行安全的关键。例如对某型号发动机风扇转子叶片的检测，通过将叶片装夹在合适位置，准备不同大小和角度的探针并校准。然后打开测量软件建立新程序，导入数学模型并建立坐标系。接着定义名义叶型曲线，编辑基准元素和测量程序。完成扫描后，将数据导入叶型处理软件计算出实测叶型曲线、弦长、位置度、扭转角度和轮廓度等特征参数，判断叶型曲线是否合格。最后以报告形式输出测量结果，确保叶片符合设计要求。赛车零部件制造 𐟏 在赛车零部件制造中，pank1 赛车系统公司采用蔡司三坐标 duramax 测量机，用于测量钛连杆或铝活塞部件等。它降低了高达 80%的测量时间，之前需要多种量规、测高计和夹具完成的工作，现在只需将工件夹到测量机上，按下按钮探针即可自动测量并记录数值。该测量机可直接用于生产环境，为产品在早期阶段提供质量安全保证。叶轮和叶片生产 𐟌€ 叶轮和叶片的生产过程中，常州金坛东方汽轮机配件厂通过力合精密高精度移动桥式坐标测量机来检测叶片叶轮。叶轮通常要求全尺寸检测，项目多，采用单点测量耗费时间长。而该测量机搭配 sc80 扫描式测头能连续高精密扫描测量，实现高速高精度采样。其软件界面简洁，测量后可快速生成报告，提高了工作效率。手机零部件检测 𐟓𑊊在手机零部件检测中，之前采用三坐标测量仪人工测量后视镜头金属托槽，效率低且对操作者水平要求高。而利用中科行智 3D 线激光相机 HL 系列采集点云数据，结合自主研发的软件进行测量，可实现非接触式自动化测量，快速准确地检测平面度、轮廓度、高度差、平行度等指标。另外，在 PCB 板针脚高度检测中，普通 2D 视觉难以判定针脚折断和高度不达标情况，而高分辨率的 3D 线激光相机可获取原始数据，通过相关软件测量针脚高度，提高检测效率和次品检出率。