三维点与二维点对应的故障

Question

我做了一个小python脚本，生成一些3D点坐标，从立体视觉（2个红外摄像机）中导出。 三维坐标肯定是正确的。在

现在我有了第三台RGB相机，我得到了校准矩阵（我无法验证它们）：K是内部参数的矩阵，R，t是外部参数的组成部分。RGB图像是1280x800，但我无法设置正确的对应关系。在

我认为使用投影公式会很容易，将投影矩阵“Pcolor”导出为Pcolor=K[R | t] 并重新投影XYZ 3D坐标（名为“Pworld”），如下所示：

我期望得到（u，v，w），所以我将除以w的结果归一化

#import numpy as np
ExtrColor = np.concatenate((Rcolor,Tcolor), axis = 1)
#Rcolor is the 3x3 rotation matrix, Tcolor the column translation array
# after calculation of X,Y,Z
Pworld = np.matrix([[X], [Y], [Z], [1]])
Pcolor = np.dot((np.dot(Kcolor,ExtrColor)),Pworld)
u = round(Pcolor[0,0]/Pcolor[2,0])
v = round(Pcolor[1,0]/Pcolor[2,0])

然后我发现我得到了大于12000的u和v值，而不是在图像的范围内（x<；1280和y<；800）。在

我想不出问题出在哪里。有人遇到过类似的问题吗？ 我不考虑XYZ坐标系中的比例因子问题，它在这个问题的表述中应该是无效的。 是我使用的一个问题np.dot？我敢肯定这是个小错误，但我看不出来。在

谢谢你的回答（也为糟糕的英语感到抱歉）！在

我在堆栈溢出中检查了类似的问题，here问题看起来很相似，但方法不同。在

PS这次我不想使用openCV或其他函数库获得结果，如果可能的话

Answer 1

更新：问题似乎是： 两个摄像机（红外和RGB）的校准不是用相同的标准进行的，都被认为是真实的。在