我正试图通过使用OpenCV找到从单个相机检测到的对象的坐标。摄像机将安装在无人机上，可以直接看到地面。
我有：
-无人机上GPS传感器的摄像头坐标。
-相机的高度。
-相机的内在参数。
三维重建公式
根据这个公式，我需要找到外在的参数来找到真实世界的坐标。我想使用OpenCV的solvePnP方法来查找外部参数。正如我所知，外在参数是关于相机的位置，但我的相机将在无人机上，位置会改变。外在参数和内在参数一样是常数吗？有其他方法可以计算吗？
您要做的是所谓的单彩票。为了从单个图像中估计XY真实世界坐标，您需要了解以下内容：
- X0，Y0，Z0您的相机的真实世界坐标
- 相机的外部方向(俯仰、滚转和偏航(
- 相机的内部方向(焦距、x和y方向上的主点、径向和切向失真参数(
因此，相机的XYZ和外部方向通常存储在图像的exif数据中。然而，这取决于无人机。有一些很好的python模块可以在图像中提取这些信息。我使用exifread。
内部方向可能更难获得，因为您需要在相机处进行校准，这可以通过OpenCV进行。你应该可以使用尤努斯在他的评论中链接的教程。然而，如果你使用pix4D的摄影测量软件，有一个快捷方式，你可以使用他们的相机数据库，该数据库存储了许多不同无人机及其内部方向的信息。它们并不完美，但对于许多用例来说应该是可以的，请参阅链接。
当您拥有所有这些参数时，您需要执行以下操作：
- 取消图像失真
- 创建你想知道的点的图像坐标的真实世界坐标，使用不失真的图像
- 创建沿X、Y、Z轴旋转的旋转矩阵，并对其进行矩阵乘法运算(RXRYRZ(
- 应用共线方程
关于1。你可以使用cv2.undeficient，Yunus提供的链接也有一个教程。
关于3，我相信OpenCV可能会为你提供这个矩阵，但为你自己创建这个函数非常容易，有助于理解正在发生的事情。请参阅维基百科：链接它可能会有点混淆将俯仰角、滚转角和偏航角中的哪一个用于哪些矩阵。这完全取决于你的相机外部坐标系。典型的惯例是俯仰在x左右，滚转在y左右，偏航在z左右。
关于4。共线方程取决于您创建的旋转矩阵，请参见：链接术语Z-Z0只是指您试图查找坐标的对象上方的负相对高度。因此，如果你没有无人机的相对高度，你需要知道物体的高度，并从物体的高度减去无人机的高度(你会得到一个负数(。
我希望这对你有所帮助，并为你指明了正确的方向。