航拍视频像素坐标转实际坐标

Question

用无人机90°俯拍的视频，用yolov8进行检测追踪，怎么讲检测框的中心像素坐标转化成实际坐标.

Answer 1

2401_83322043 晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

将检测框的中心像素坐标转化为实际坐标，需要知道以下信息：

1. 无人机的相机内参： 相机内参包括焦距、主点坐标等参数，用于将像素坐标转化为相机坐标。
2. 无人机的姿态信息： 比如无人机的位置（经纬度）和飞行姿态（俯仰角、横滚角、偏航角等），用于将相机坐标转化为世界坐标。

以下是将检测框的中心像素坐标转化为实际坐标的步骤：

1. 获取检测框的中心像素坐标（x，y）。

2. 根据相机内参将像素坐标（x，y）转化为相机坐标（u，v）。具体坐标转化公式如下：

   u = (x - cx) / fx

   v = (y - cy) / fy

   其中，(cx, cy)为相机主点坐标，fx和fy分别为相机在x和y方向上的焦距。

3. 将相机坐标（u，v）转化为无人机坐标（x_c，y_c，z_c）。根据无人机的姿态信息，可以使用旋转矩阵将相机坐标旋转到无人机坐标系中。具体的旋转矩阵可以根据无人机的姿态信息进行计算。

4. 将无人机坐标（x_c，y_c，z_c）转化为实际坐标（x_w，y_w，z_w）。可以使用转换矩阵将无人机坐标转化为实际坐标。转换矩阵包括无人机的位置（经纬度）和地球半径等参数。

综上所述，将检测框的中心像素坐标转化为实际坐标的步骤如下：

1. 获取检测框的中心像素坐标（x，y）。

2. 根据相机内参将像素坐标（x，y）转化为相机坐标（u，v）。

3. 使用旋转矩阵将相机坐标（u，v）旋转到无人机坐标系中，得到无人机坐标（x_c，y_c，z_c）。

4. 使用转换矩阵将无人机坐标（x_c，y_c，z_c）转化为实际坐标（x_w，y_w，z_w）。

请注意，在实际应用中，具体的坐标转化过程可能会有细微的差别，这取决于摄像机的标定和无人机的姿态估计方法。因此，以上步骤提供了一个基本的框架，具体的实现需要根据具体情况进行调整。

以下是将中心像素坐标转化为实际坐标的示例代码（Python）：

def pixel2world(x, y, camera_matrix, rotation_matrix, translation_vector):
    fx = camera_matrix[0, 0]
    fy = camera_matrix[1, 1]
    cx = camera_matrix[0, 2]
    cy = camera_matrix[1, 2]
    
    # Convert pixel coordinates to camera coordinates
    u = (x - cx) / fx
    v = (y - cy) / fy
    
    # Rotate camera coordinates to drone coordinates
    camera_coords = np.array([u, v, 1])
    drone_coords = rotation_matrix @ camera_coords
    
    # Convert drone coordinates to world coordinates
    world_coords = drone_coords + translation_vector
    
    return world_coords

在这个例子中，camera_matrix表示相机的内参矩阵，rotation_matrix和translation_vector表示无人机的姿态信息，rotation_matrix是旋转矩阵，translation_vector是平移向量。对于使用Yolov4进行检测追踪，你也可以将这段代码与检测框处理的代码结合起来使用。