Python 从pybullet理解视图和投影矩阵

在Pybullet中渲染图像时，必须使用

getCameraImage

，它将视图和投影矩阵作为输入（Pybullet还具有生成这些矩阵的功能）。理论上，投影矩阵应该是P=K[R | t]，它可以重写为P=[M |-MC]，因此我们可以在理论上使用M的RQ分解，其中R是上三角矩阵。因此，我们可以从投影矩阵中恢复K和[R | t]（记住，从RQ分解得到的R不是从R | t得到的R）。但是当我使用例如

scipy.linalg.rq

时，结果不是有效的K（内在）矩阵

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有人能解释一下投影矩阵是如何定义的吗？pybullet中的视图矩阵是什么？我们如何使用这些矩阵来检索内部和外部参数？

因此Pybillet通常使用视场（视场为rads）来构造投影矩阵（）

本征矩阵定义为

p_x和p_y是主要点，通常是图像的中心。因此，有一些区别：

尺寸。Pybullet添加第三行（不是第四行）和第四列以保留深度信息

忽略第三行，元素2,2（零索引）不是1

Pybullet正在使用0倾斜参数

它不使用焦距（它是，但它是从FOV计算）

Pybullet假设p_x=p_y=0

首先，pybullet使用OpenGL的符号，因此它使用了一个主列顺序（）。表示索引时的第一个元素是列而不是行。因此，pybullet的实际投影矩阵应进行转置

第二，将FOV转换为焦距f的完整方程式为：

因此pybullet将焦距乘以2/h。原因是因为PyScript使用标准化的设备坐标（）来剪辑[-1,1]之间的值（将x除以宽度将其剪辑为[0,1]，并将其乘以2个剪辑，在[0，2]之间，如果主点在图像1，1的中间点，则将其剪辑到[-1,1]）。因此，pybullet的焦距是使用NDC的合适焦距

投影矩阵第三列中的非零值用于映射OpenGL中的z值，因此我们可以忽略它们

k、 k矩阵中的l是比值mm/px，如果我们使用pybullet，我们可以说k=l=1

一些有用的资源是，和