机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。摄像头分为CCD、和CMOS两种。计算机视觉领域中常见的四个坐标系：像素坐标系、图像坐标系，相机坐标系，世界坐标系。
工具/原料
摄像头
方法/步骤
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像素坐标系：如下图所示：像素坐标系u-v的原点为O0，横坐标u和纵坐标v分别是图像所在的行和列，在视觉处理库OpenCV中，u对应x，v对应y；
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图像坐标系：图像坐标系x-y的原点是O1，为像素坐标系的中点，如图所示：假设（u0，v0）代表O1在u-v坐标系下的坐标，dx和dy分别表示每个像素在横轴x和纵轴y的物理尺寸；则图像坐标系和像素坐标系的关系如下：
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假设物理坐标系中的单位为毫米，那么dx的单位为毫米/像素。那么x/dx的单位就是像素了，即和u的单位一样。为了方便，将上式写成矩阵形式：
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相机坐标系：如图所示：O为摄像机光心，Zc为摄像机的光轴，和图像平面垂直；OO1为摄像机焦距；
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相机坐标系与图像坐标系的关系：如图所示：
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世界坐标系：世界坐标系是为了描述相机的位置而被引入的，任何维的旋转可以表示为坐标向量与合适的方阵的乘积。平移向量是第一个坐标原点与第二个坐标原点的偏移量；在世界坐标系下，有两个重要的参数：旋转矩阵R和平移向量T
注意事项
1
相机坐标系和世界坐标系的关系
2
注意旋转矩阵和平移向量的求解
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