Opencv虚拟相机旋转/平移以获得鸟瞰图

我有一个校准过的相机，我确切地知道内部和外部数据。相机的高度也是已知的。现在我想虚拟地旋转相机以获得鸟瞰图，这样我就可以用三个旋转角度和平移来构建单应性矩阵。

我知道 2 个点可以通过单应性从一张图像转换为另一张图像

x=K*(R-t*n/d)K^-1 * x'

我现在想知道一些事情： 如果我想取回ccs中的图像坐标，我必须将其乘以K^-1，对吧？作为图像坐标，我使用 (x',y',1) ？

然后我需要构建一个旋转矩阵来旋转 ccs...但是我应该使用哪种约定？我如何知道如何设置我的 WCS？

接下来是法线和距离。只取地面上的三个点并计算它们的法线是否正确？距离就是相机高度吗？

另外我想知道如何改变虚拟鸟瞰相机的高度，这样我就可以说我想从 3 米高处看到地平面。如何在翻译和单应矩阵中使用单位“米”？

到目前为止，如果有人能够启发和帮助我，那就太好了。并且请不要建议使用“getperspective”生成鸟瞰图，我已经尝试过，但这种方式不适合我。

Senna

这是我建议的代码（这是我的代码之一），在我看来它回答了你的很多问题， 如果你想要距离，我会精确地说它在 Z 矩阵中，即 (4,3) 系数。

希望它能帮助你...

Mat source=imread("Whatyouwant.jpg");
int alpha_=90., beta_=90., gamma_=90.;
int f_ = 500, dist_ = 500;

Mat destination;

string wndname1 = getFormatWindowName("Source: ");
string wndname2 = getFormatWindowName("WarpPerspective: ");
string tbarname1 = "Alpha";
string tbarname2 = "Beta";
string tbarname3 = "Gamma";
string tbarname4 = "f";
string tbarname5 = "Distance";
namedWindow(wndname1, 1);
namedWindow(wndname2, 1);
createTrackbar(tbarname1, wndname2, &alpha_, 180);
createTrackbar(tbarname2, wndname2, &beta_, 180);
createTrackbar(tbarname3, wndname2, &gamma_, 180);
createTrackbar(tbarname4, wndname2, &f_, 2000);
createTrackbar(tbarname5, wndname2, &dist_, 2000);

imshow(wndname1, source);
while(true) {
    double f, dist;
    double alpha, beta, gamma;
    alpha = ((double)alpha_ - 90.)*PI/180;
    beta = ((double)beta_ - 90.)*PI/180;
    gamma = ((double)gamma_ - 90.)*PI/180;
    f = (double) f_;
    dist = (double) dist_;

    Size taille = source.size();
    double w = (double)taille.width, h = (double)taille.height;

    // Projection 2D -> 3D matrix
    Mat A1 = (Mat_<double>(4,3) <<
        1, 0, -w/2,
        0, 1, -h/2,
        0, 0,    0,
        0, 0,    1);

    // Rotation matrices around the X,Y,Z axis
    Mat RX = (Mat_<double>(4, 4) <<
        1,          0,           0, 0,
        0, cos(alpha), -sin(alpha), 0,
        0, sin(alpha),  cos(alpha), 0,
        0,          0,           0, 1);

    Mat RY = (Mat_<double>(4, 4) <<
        cos(beta), 0, -sin(beta), 0,
                0, 1,          0, 0,
        sin(beta), 0,  cos(beta), 0,
                0, 0,          0, 1);

    Mat RZ = (Mat_<double>(4, 4) <<
        cos(gamma), -sin(gamma), 0, 0,
        sin(gamma),  cos(gamma), 0, 0,
        0,          0,           1, 0,
        0,          0,           0, 1);

    // Composed rotation matrix with (RX,RY,RZ)
    Mat R = RX * RY * RZ;

    // Translation matrix on the Z axis change dist will change the height
    Mat T = (Mat_<double>(4, 4) <<
        1, 0, 0, 0,
        0, 1, 0, 0,
        0, 0, 1, dist,
        0, 0, 0, 1);

    // Camera Intrisecs matrix 3D -> 2D
    Mat A2 = (Mat_<double>(3,4) <<
        f, 0, w/2, 0,
        0, f, h/2, 0,
        0, 0,   1, 0);

    // Final and overall transformation matrix
    Mat transfo = A2 * (T * (R * A1));

    // Apply matrix transformation
    warpPerspective(source, destination, transfo, taille, INTER_CUBIC | WARP_INVERSE_MAP);

    imshow(wndname2, destination);
    waitKey(30);
}