android 摄像头距离世界坐标

原创

mob649e815cb099 2024-09-07 03:14:57 ©著作权

文章标签 世界坐标坐标转换 Android 文章分类 Android 移动开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob649e815cb099的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

Android 摄像头与世界坐标的关系

在开发增强现实（AR）或计算机视觉应用时，理解摄像头如何捕捉现实世界的空间信息至关重要。一般而言，摄像头拍摄的图像需要被转换成世界坐标系中的坐标，以便在三维空间中进行更精确的计算和展示。

摄像头参数与世界坐标

在使用Android的相机API时，摄像头的内外参数可以用来实现这种坐标转换。以下是一些重要的概念：

内参数：描述摄像头自身的特性，如焦距、光心等。
外参数：描述摄像头与世界坐标系的关系，如位置、方向。

内参数矩阵

通常情况下，内参数矩阵可以用如下方式进行表述：

$$ K = \begin{bmatrix} f_x & 0 & c_x \ 0 & f_y & c_y \ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$

( f_x, f_y )：焦距在x轴和y轴的值。
( c_x, c_y )：光心在图像坐标系的位置。

外参数矩阵

外参数表示摄像头在世界坐标系中的位置和方向。

$$ \text{[R|T]} = \begin{bmatrix} r_{11} & r_{12} & r_{13} & t_x \ r_{21} & r_{22} & r_{23} & t_y \ r_{31} & r_{32} & r_{33} & t_z \ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$

( R )：旋转矩阵。
( T )：平移向量。

坐标转换过程

为了实现图像坐标到世界坐标的转换，流程如下：

flowchart TD
    A[获取图像坐标] --> B[获取内外参数]
    B --> C[计算归一化坐标]
    C --> D[使用外参数转换坐标]
    D --> E[获取世界坐标]

代码示例

下面的代码示例演示了如何使用Android的Camera2 API获取摄像头的内外参数，并将图像坐标转换到世界坐标。

import android.hardware.camera2.CameraCharacteristics;
import android.hardware.camera2.CameraManager;
import android.opengl.Matrix;

public class CameraUtils {
    private float[] cameraMatrix = new float[9];
    private float[] projectionMatrix = new float[16];

    public CameraUtils(CameraManager manager, String cameraId) {
        try {
            CameraCharacteristics characteristics = manager.getCameraCharacteristics(cameraId);
            // 获取内参数矩阵
            float[] intrinsics = characteristics.get(CameraCharacteristics.LENS_INTRINSIC_CALIBRATION);
            System.arraycopy(intrinsics, 0, cameraMatrix, 0, intrinsics.length);

            // 还可以获取外参数
            // 这里省略外参数获取的步骤，仅需将其输入到转换函数中
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public float[] convertToWorldCoordinates(float[] imagePoint, float[] rotationMatrix, float[] translationVector) {
        float[] normalizedPoint = new float[3];
        // 计算归一化坐标
        normalizedPoint[0] = (imagePoint[0] - cameraMatrix[2]) / cameraMatrix[0];
        normalizedPoint[1] = (imagePoint[1] - cameraMatrix[5]) / cameraMatrix[4];
        normalizedPoint[2] = 1.0f;

        // 加上外参数
        float[] worldPoint = new float[4];
        Matrix.multiplyMV(worldPoint, 0, rotationMatrix, 0, normalizedPoint, 0);
        worldPoint[0] += translationVector[0];
        worldPoint[1] += translationVector[1];
        worldPoint[2] += translationVector[2];
        worldPoint[3] = 1.0f;

        return worldPoint;
    }
}