像素坐标推导世界坐标

lubby97

小弟初入CV，请教各位兄弟想要实现由像素坐标推导世界坐标
已经做了：
1、根据一组标定板图片求得内参矩阵
2、根据新的图片，求得此图片平面的外参矩阵,
然后，不懂的就是，内参外参都有了，等式左边的尺度因子S怎么求出来？？


s[u,v,1] = A*B*[X,Y,0,1]


u，v：像素坐标
X，Y：世界坐标
A、B：内参外参

jsxyheu2014

学习OpenCV4 第18、19章

lans625

计算过程中，S可以消掉的，找本机器视觉方面的书看看，一般里面都讲到这个推导过程

lubby97

去看了一看，知道怎么消除S了，感谢

现在有个问题：   

corners2 = cv2.cornerSubPix(gray_cali, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)

    _, rvecs, tvecs, _ = cv2.solvePnPRansac(objp, corners2, mtx, dist)
   
    rvmatrix, _ = cv2.Rodrigues(rvecs)

    b = np.delete(rvmatrix, 2, axis=1)

    H = np.hstack((b, tvecs))

请问python这样求单应性矩阵H 对么

我算出来的世界坐标系里的标定板平面中的实物长度，总是不太对劲

lans625

可以改写成这样，
[s*u,s*v,s] = A*B*[X,Y,0,1]

就可以在推导过程里消去s了

lubby97

lans625 发表于 2019-3-23 10:48
可以改写成这样，
[s*u,s*v,s] = A*B*[X,Y,0,1]

嗯嗯 我想这样想了一下
然后右边的0我把它省了
最后变成了[s*u,s*v,s]=A*[r1 r2 t]*[X,Y,1]

您看我在楼上码的代码对不  求的是[r1 r2 t]

13589112085

谢谢了提供了这么好的学习资料