投影矩阵和内外参到底是啥关系？

文章预览

公众号致力于分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章与技术，欢迎各位加入我们，一起每交流一起进步,有兴趣的可联系微信：920177957。 本文来自点云PCL博主的分享，未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。 投影矩阵 投影矩阵能够实现3D点到2D坐标，结合和内参K和外参T,可以表达为P=K[R|t] 我们知道K是3*3的矩阵，我们在内参的基础上增加一列将其变成3*4矩阵。在ROS中我们将投影矩阵定义为内参加上一个baseline的位移。所以投影矩阵的左边3*3的矩阵是相机内参，所以如果是双目的左相机的投影矩阵，他的投影矩阵的最后一列的tx，ty就是0。 当使用x=P*X进行投影时，得到的x是3*1维，此时最后一位不一定是1，一定要进行归一化，即x中的值全部除以最后一位。此时的x和y才能做为图像上的点。 根据ROS中对投影矩阵的定义：http:// ………………………………