这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了相机基础（二）——坐标系转换。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
物体之间的坐标系变换都可以表示坐标系的旋转变换加上平移变换，则世界坐标系到相机坐标系的转换关系也是如此。绕着不同的轴旋转不同的角度得到不同的旋转矩阵。如下：
那么世界坐标系到相机坐标系的变换如下：
从相机坐标系到图像坐标系，属于透视投影关系，从3D转换到2D。 也可以看成是针孔模型的改变模型。满足三角形相似定理。
此时与前面的坐标系变换不同，此时没有旋转变换，但是坐标原点位置不一致，大小不一致，则设计伸缩变换及平移变换。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-512766.html
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matlab 做相机标定后，想将第一张（任意一张都行）标定板角点所对应的像素坐标转换到世界坐标系下，标定板角点的像素坐标真值与世界坐标真值都非常容易获得，但是我通过内外参矩阵将像素坐标转换到世界坐标有很大的误差，如下 像素坐标到世界坐标之间的转换可参考
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矩阵方式： 下面是代码： 函数方式： 根据三角函数的特性，可以进行一下简化： 下面是简化前的代码示例：
