Матрица проекции с 3d на 2d

Это дает вам два набора, каждый из трех уравнений с 3 переменными:

a*x0+b*y0+c*z0 = x0'
a*x1+b*y1+c*z1 = x1'
a*x2+b*y2+c*z2 = x2'

d*x0+e*y0+f*z0 = y0'
d*x1+e*y1+f*z1 = y1'
d*x2+e*y2+f*z2 = y2'

Просто используйте любой метод решения одновременных уравнений, который является наиболее простым в вашей ситуации (их даже не сложно решить «вручную»). Тогда ваша матрица преобразования будет просто ((a, b, c) (d, e, f)).

...

На самом деле это слишком упрощенно и предполагает, что камера направлена ​​в начало вашей трехмерной системы координат, а не перспектива.

Для перспективы матрица трансформации работает примерно так:

               ( a, b, c, d )   ( xt )
( x, y, z, 1 ) ( e, f, g, h ) = ( yt )
               ( i, j, k, l )   ( zt )

( xv, yv ) = ( xc+s*xt/zt, yc+s*yt/zt ) if md < zt;

но матрица 4x3 более ограничена, чем 12 степеней свободы, так как мы должны иметь

a*a+b*b+c*c = e*e+f*f+g*g = i*i+j*j+k*k = 1
a*a+e*e+i*i = b*b+f*f+j*j = c*c+g*g+k*k = 1

Таким образом, у вас, вероятно, должно быть 4 точки, чтобы получить 8 уравнений, охватывающих 6 переменных для положения и угла камеры, и еще 1 для масштабирования двухмерных точек обзора, поскольку мы сможем исключить «центральные» координаты (xc, yc ).

Итак, если у вас есть 4 точки и вы преобразуете свои двумерные точки обзора относительно центра экрана, то вы можете получить 14 одновременных уравнений с 13 переменными и решить.

К сожалению, шесть уравнений не являются линейными. К счастью, все переменные в этих уравнениях ограничены значениями от -1 до 1, так что, вероятно, все еще возможно решить уравнения.

Ваша камера имеет (как минимум) 7 степеней свободы - 3 для положения, 3 для ориентации и 1 для FOV. Я уверен, что кто-то поправит меня, если я ошибаюсь, но не похоже, что 3 балла достаточно для полного решения.

Для обобщенного решения этой проблемы найдите «Просмотр корреляции» в Graphics Gems II.

То, что вы ищете, называется алгоритмом оценки позы. Взгляните на реализацию POSIT в OpenCV: http://opencv.willowgarage.com/documentation/c/calib3d_camera_calibration_and_3d_reconstruction.html#posit

Вам понадобится четыре или более точек, и они могут не лежать в одной плоскости.

Учебное пособие по этой реализации находится здесь: http://opencv.willowgarage.com/wiki/Posit.

Однако будьте осторожны: в учебнике используется квадратное окно просмотра, поэтому все координаты просмотра находятся в диапазоне от -1, -1 до 1,1. Это заставляет предположить, что они должны быть в системе координат камеры (до коррекции соотношения сторон). Это не так, поэтому, если вы используете область просмотра, например, соотношение сторон 4: 3, то ваши входные координаты должны быть в диапазоне от -1,3333, от -1 до 1,3333,1.

Между прочим, если ваши точки должны лежать в одной плоскости, вы также можете взглянуть на алгоритм CameraCalibration из OpenCV, но он более сложен для настройки и требует большего количества точек в качестве входных данных. Однако он также предоставит вам информацию об искажениях и внутренних параметрах вашей камеры.

Я не думаю, что информации достаточно, чтобы найти окончательное решение. Без знания местоположения камеры и плоскости обзора существует бесконечное количество матриц, которые могут решить эту проблему.