我试图找到相机相对于棋盘的相对位置（或者相反的方向） - 我觉得在不同的坐标系之间进行转换，例如按照建议here。我决定在这个阶段使用棋盘不仅用于校准，还用于实际位置确定，因为我可以使用findChessboardCorners来获取imagePoints（这样可以正常工作）。
我已经阅读了很多关于这个主题的内容，觉得我理解solvePnP输出（即使我对openCV和计算机视觉一般都是新手）。不幸的是，我从solvePnP得到的结果和物理测量测试设置的结果是不同的：z方向的平移偏差大约。 25％。 x和y方向是完全错误的 - 几个数量级和不同的方向比我读到的相机坐标系（x指向图像，y向右，z远离相机）。如果我将tvec和rvec转换为世界坐标中的相机姿势，则差异仍然存在。
我的问题是：
solvePnP是否以与我指定objectPoints相同的单位输出翻译？objectPoints（棋盘角落之一）中的第一个。可以，并且tvec从相机坐标转换到那个点吗？这是我的代码（我附上 pro forma ，因为它不会抛出任何异常等）。我使用灰度图像来获取校准期间的相机内在矩阵和失真系数，因此决定以灰度级执行本地化。 chessCoordinates是相对于原点（角点之一）的以mm为单位的棋盘点位置列表。 camMatrix和distCoefficients来自校准（使用相同的棋盘和objectPoints执行）。
camCapture=cv2.VideoCapture(0) # Take a picture of the target to get the imagePoints
tempImg=camCapture.read()
imgPts=[]
tgtPts=[]
tempImg=cv2.cvtColor(tempImg[1], cv2.COLOR_BGR2GRAY)
found_all, corners = cv2.findChessboardCorners(tempImg, chessboardDim )
imgPts.append(corners.reshape(-1, 2))
tgtPts.append(np.array(chessCoordinates, dtype=np.float32))
retval,myRvec,myTvec=cv2.solvePnP(objectPoints=np.array(tgtPts), imagePoints=np.array(imgPts), cameraMatrix=camMatrix, distCoeffs=distCoefficients)
答案 0 :(得分：10)
相机坐标与图像坐标相同。所以你有x ax指向相机的右侧，y ax指向下方，z指向相机所面对的方向。这是一个顺时针斧系统，同样适用于棋盘，所以如果你指定原点，比如棋盘的右上角，x轴沿着较长的一侧向右，y沿着较短的一侧。棋盘，z ax将向下指向地面。
解决PnP以与您指定棋盘字段长度的单位相同的单位输出平移，但它也可能使用相机校准中指定的单位，因为它使用相机矩阵。
Tvec指向您放置校准对象的世界坐标的原点。因此，如果您将第一个对象点放在（0,0）中，那么tvec将指向。
答案 1 :(得分：3)
相机和世界坐标系轴的方向是什么？
电路板上的0,0,0角是X＆amp; Y轴朝向其余角点。 Z轴始终指向远离电路板。这意味着它通常指向相机的方向。
solvePnP是否以与指定objectPoints相同的单位输出翻译？
是
我将世界原点指定为objectPoints中的第一个（棋盘角之一）。这样就可以了吗？从摄像机坐标转换到那个点？
是的，这很常见。在大多数情况下，第一个凸轮角设置为0,0,0，后续角设置为z = 0平面（例如;（1,0,0），（0,1,0）等）
tvec与旋转相结合，指向从板坐标框架到相机的那个点。简而言之; tvec＆amp; rvec为您提供反向翻译（世界 - ＆gt;相机）。使用一些基本几何图形，您可以计算放置相机的转换 - ＆gt;世界。