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Prince の本Computer Vision: Models, Inference, and Learningを読んでいます。具体的には、カメラ パラメーターと姿勢推定の問題を理解することを目的としていますが、外部カメラ パラメーターに問題があります。私が理解しているように、外部カメラパラメータは回転行列と並進ベクトルで構成されています。回転行列は、ワールド座標系をカメラ座標フレームに変換します。私の質問は、回転行列が厳密な意味での回転行列かどうかです。それは直交しており、行列式は 1 です。

幾何学的変換に関する次の章で、彼はカメラが平面 (w/z 座標 = 0) を見ている場合について説明し、外部カメラ行列によって表されるアフィン変換と射影変換を紹介しているので、私が尋ねます。そのような変換は回転行列を使用して達成できないため、私は混乱していますか、それとも間違っていますか? 一般的に混乱

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アフィン変換と射影変換は、射影行列で表されます。

ピンホール カメラの典型的なケースでは、射影行列は積 P = K * [R | R | R] と考えることができます。カメラの固有パラメータを表す 3x3 上三角行列 K と 3x4 回転変換行列 [R | t] t]、R は 3x3 正規直交回転行列、ta は 3x1 平行移動ベクトルです。行列 P は、ワールド フレーム内の 4x1 の均一な 3D ポイントを、画像座標内の 3x1 の均一な 2D ポイントに変換します。

R の列は、カメラ座標の x、y、z ワールド フレーム軸の縦座標のコンポーネントです。ベクトル t は、カメラ フレームの原点からワールド フレームまでの変位です。

于 2016-06-02T12:33:36.243 に答える