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最佳答案
这是映射 3D 点的数学运算 v
到相机图像中的 2D 像素空间(假设 v
已经包含了外部相机位置和方向,请参阅底部的注释*):
// Project to tangent space.
vec2 imageCoords = v.xy/v.z;
// Apply radial distortion.
float r2 = dot(imageCoords, imageCoords);
float r4 = r2*r2;
float r6 = r2*r4;
imageCoords *= 1.0 + k1*r2 + k2*r4 + k3*r6;
// Map to pixel space.
vec3 pixelCoords = cameraTransform*vec3(imageCoords, 1);
cameraTransform
是 3x3 矩阵:
[ fx 0 cx ]
[ 0 fy cy ]
[ 0 0 1 ]
fx
,
fy
,
cx
,
cy
,
k1
,
k2
,
k3
来自
TangoCameraIntrinsics
.
pixelCoords
已声明
vec3
但实际上是齐次坐标中的二维。第三个坐标始终为 1,因此出于实际目的可以忽略。
cameraTransform
上的线性变换。提前(就像任何自上而下与自下而上的扫描线寻址一样)。
TangoXYZij
提供已经合并了深度相机外部变换。从技术上讲,由于当前的开发人员平板电脑在深度和彩色图像采集之间共享相同的硬件,除非您的设备和场景都是静止的,否则您将无法获得完全匹配的彩色图像。幸运的是,在实践中,大多数应用程序可能会假设相机姿势和场景在一帧时间内的变化都不足以显着影响颜色查找。
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