我想使用 ArUco 查找标记的“空间坐标”。
我在理解tvecs和rvecs时遇到问题。我认为tvecs是平移的，而rvecs是旋转的。但是，它们是如何定向的，在代码中是以什么顺序编写的？或者如何定向它们？
Here is a little sketch of the setup.我在位置 X ， Y ， Z处有一个摄像头（刚刚绘制的便携式摄像头，用于说明摄像头的方向） ，相机的方向可以用围绕 X 的角度 a ，围绕 Y的角度 b 来描述。 em>，围绕 Z 的角度 c （Rad中的角度）。
因此，如果我的相机静止不动，我会拍下ChArUco板的不同图片，并为相机校准算法提供tvecs_camerapos（ Z ， Y ，< em> X ）和rvecs_camerapos（ c ， b ， a ）。我得到了cameraMatrix distCoeffs和tvecs_cameracalib，rvecs_cameracalib。 t/rvecs_camerapos和t/rvecs_cameracalib不同，我觉得很奇怪。
camerapos或cameracalib进行姿势估计？ 我认为t/rvecs_cameracalib可以忽略不计，因为我只对相机校准算法的内在参数感兴趣。
现在我想找到标记的 X ， Y ， Z 位置，我使用{ {1}}与aruco.estimatePoseSingleMarkers并检索t/rvecs_camerapos。 t/rvecs_markerpos与我的期望值不匹配。
tvecs_markerpos才能找到标记的 X ， Y ， Z ？ 答案 0 :(得分：1)
据我所知，标记的中心是3D世界的参考框架。 rvec和tvec是用于获取带有摄像机坐标系的任何其他3D点（在世界参考框架中）位置的转换。因此，这两个向量都是外部参数 [R | t] 。固有参数通常从校准中获得。现在，如果要将世界基准框架上的任何其他3D点投影到图像平面上，则需要先将该3D点投影到相机坐标系中，然后再将其投影到图像上以获得透视图。
图像平面中的点（u，v，1）= [内部] [外部] [3D点，1]
答案 1 :(得分：1)
处理摄像机和摄像机校准（包括AruCo）的OpenCV例程使用pinhole camera model。世界原点定义为相机模型的投影中心（所有进入相机的光线会聚），Z轴定义为相机模型的光轴，X和Y轴形成一个正交系统，其中Z。+ Z在相机前面，+ X在右边，+ Y在下面。在此坐标系中定义了所有AruCo坐标。这就解释了为什么您的“相机”电视和rvecs会发生变化：它们不定义您的相机在某些世界坐标系中的位置，而是定义标记相对于您的相机的位置。
您真的不需要知道相机校准算法的工作原理，除了它会为您提供相机矩阵和一些镜头畸变参数，您可以将其用作其他AruCo和OpenCV例程的输入。
获得校准数据后，您可以使用AruCo识别标记并返回其在相机定义的3D坐标系中的位置和方向，并正确补偿相机镜头的变形。这样就足够了，例如，在摄像机的视频源上方使用OpenGL进行增强现实。
标记的tvec是标记从原点开始的平移（x，y，z）；距离单位是用来定义打印的校准表的单位（即，如果您使用mm将校准表描述为OpenCV，则tvecs中的距离单位为mm）。
标记的rvec是3D旋转矢量，它定义旋转轴和绕该轴的旋转角度，并给出标记的方向。可以使用Rodrigues函数（cv :: Rodrigues（））将其转换为3x3旋转矩阵。是将标记的局部轴转换为世界（相机）轴的旋转，还是反向旋转-我不记得了，但是您可以轻松地进行检查。