相机平移向量 - 与旋转矩阵的关系

时间:2010-03-08 18:59:28

标签: math 3d geometry computer-science computer-vision

我正在处理一些输出3x3旋转矩阵和表示摄像机方向和位置的平移向量的代码。

然而,文档指出,要获得相机的位置,必须将转置和反转的旋转矩阵乘以平移向量。这是否意味着原始矢量不是相机的位置?如果没有,原始矢量代表什么?

2 个答案:

答案 0 :(得分:8)

我假设你获得的 R (旋转矩阵)和 t (翻译向量)是一个世界坐标系,(0,0,0)为起源。

使用 R t ,您现在可以将一个点从世界坐标系( WC )移动到摄像机坐标系( CC ),即 X c = RX + t 其中 X WC中的3D点 X c CC 中是 X (即从相机的角度看)。这是适用的,假设我们正在处理刚体,所以我们只是旋转点然后翻译它。

现在,您需要找到摄像机中心的坐标,它是 CC 的原点,或者当 X c = 0 时:

0 = RC + t 其中 C 中相机中心的3D坐标WC 。通过求解 C ,我们得到了,

C = -R -1 t

顺便说一句,

文档中的更正

转置乘以旋转矩阵不会改变旋转矩阵---旋转矩阵是正交的,这意味着它的转置等于其反向因此,< em>(R T -1 = R 。

答案 1 :(得分:0)

在这种情况下,原始矢量可能是翻译后坐标中的平移矢量。或者也许之前 - 这一切都取决于你个人的观点。

问题是,你有两个坐标系,每个矢量都可以在每个坐标系中表示。旋转矩阵允许您将事物从一个系统转换为另一个系统。 “将转置和反转的旋转矩阵相乘”是向后变换。