这是关于计算机图形和视觉中使用的术语的问题。我想构建一个使用2D到3D对应的相机投影矩阵。从这些对应关系中我创建了一个相机对象。我在库中使用类来表示相机。它采用以下参数：
// R是以世界坐标框架表示的摄像机方向 // t是以世界坐标框架表示的摄像机位置
我的问题的第一部分是：如上所述，R和t是否满足x=K[R|t]X的外部参数？或者它们是否需要转换（例如，转置（R）是外在方向，而 - 转换（R）* t用于位置）。
我使用openCV的solvePnP函数获取R和t。该函数返回R和t，如下所示：
rvec - 输出旋转矢量（参见Rodrigues（）），它与tvec一起，将模型坐标系中的点带到摄像机坐标系。
tvec - 输出翻译向量。
我的问题的第二部分是，基于上面的描述，输出是相当于我的相机的外在参数，还是它们也需要被转换（如前所述）？
答案 0 :(得分：0)
相机投影矩阵通常定义为P = K [R|t]，其中R和t是外在因素，而不是相机方向和世界坐标中的位置。
关于solvePnP返回的内容，您必须阅读其文档，或者尝试一下并查看。
答案 1 :(得分：0)
slovepnp获取图像点（在图像坐标中），对象点（在模型/世界坐标中）和相机内在，然后输出rvec / tvec，我们可以使用它来构建模型到相机变换。在opengl中，通常称为此模型视图矩阵。
计算机很难获得环境知识，我们通常使用简易检测功能，如AR标记和校准板，如果你想以opengl方式调用它，可以将它作为世界坐标和模型坐标。在这些场景中，相机的外在物体在世界坐标系中表示。
您可以查看本书mastering opencv的第2章和第3章（AR事物）的代码，并获得这些知识和实用代码。