3D视觉——求出目标物体在相机坐标系下的位姿信息

  2D相机可以获取目标物体在图像中的像素坐标，如果高度一致的话，可以通过视野大小和分辨率计算出物体在图像中的物理坐标；或者通过九点标定/十二点标定获取目标在机器人坐标系下的XY坐标。
  3D相机由于有深度信息，通过2D-3D公式（https://blog.csdn.net/qq_45445740/article/details/142931046）可以获取每个点实际物理坐标即位置信息，那如何表示这个物体的姿态信息呢？

1.齐次矩阵

齐次矩阵的本质是 “维度扩展工具”，通过增加 1 个维度，可以表示一个点在空间的中位姿描述，假设空间中一个目标的位置信息是t（x,y,z），姿态信息是R（rx,ry,rz），将姿态信息的欧拉角转为旋转矩阵（3x3），拼接为齐次矩阵（4x4）。

2.如何计算目标物体在相机坐标系下的位姿信息

思路解析

• 关于齐次矩阵
  上章介绍了齐次矩阵是R+t