投影矩阵和内外参到底是啥关系？

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作者 | dianyunPCL  编辑 | 点云PCL 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我->  领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 微信扫描以下二维码， 『自动驾驶之心知识星球』 ， 国内最专业的技术和求职交流社区， 和3500人一起卷赢 投影矩阵 投影矩阵能够实现3D点到2D坐标，结合和内参K和外参T,可以表达为P=K[R|t] 我们知道K是3*3的矩阵，我们在内参的基础上增加一列将其变成3*4矩阵。在ROS中我们将投影矩阵定义为内参加上一个baseline的位移。所以投影矩阵的左边3*3的矩阵是相机内参，所以如果是双目的左相机的投影矩阵，他的投影矩阵的最后一列的tx，ty就是0。 当使用x=P*X进行投影时，得到的x是3*1维，此时最后一位不一定是1，一定要进行归一化，即x中的值全部除以最后一位。此时的x和y才能做为图像上的点。 根 ………………………………