使用EMGU获取像素值的"real world"坐标
Use EMGU to get "real world" coordinates of pixel values
EMGU（OpenCV）中有很多标定棋盘相机图像的标定教程。他们最终都会对图像进行校准，然后消除失真以供显示。这很酷，但我需要在拍摄图像的地方进行机器视觉，识别图像中角或斑点或特征的位置，然后将该特征的位置（以像素为单位）转换为现实世界的 X、Y 坐标。
像素 -> 毫米
EMGU 可以吗？如果是这样，如何？我不想花很多时间学习 EMGU，然后却无法完成这个关键功能。
是的，作为 OpenCV 的“面包和黄油”当然有可能。
你所描述的校准，在消除失真方面，是这个过程的先决条件。之后，以下内容适用：
内部校准或“相机矩阵”是两个必需矩阵中的第一个。第二个是相机的外部校准，它本质上是 6 DoF 变换，它描述了传感器中心相对于坐标参考系的物理位置。
所有失真系数、内在和外在校准都可以从 Emgu.CV 中的单个函数获得：CvInvoke.CalibrateCamera 这个过程最好的解释，我敢肯定，许多您描述的可用教程。
之后，应用上述变换并从 2D 像素位置生成 3D 坐标就像 CvInvoke.ProjectPoints 一样简单。
成功做到这一点的关键是提供全面的 IInputArray objectPoints 和 IInputArray imagePoints 到 CvInvoke.CalibrateCamera。一定要用很多图片，从很多不同的角度来引起“兴奋”。
EMGU（OpenCV）中有很多标定棋盘相机图像的标定教程。他们最终都会对图像进行校准，然后消除失真以供显示。这很酷，但我需要在拍摄图像的地方进行机器视觉，识别图像中角或斑点或特征的位置，然后将该特征的位置（以像素为单位）转换为现实世界的 X、Y 坐标。
像素 -> 毫米
EMGU 可以吗？如果是这样，如何？我不想花很多时间学习 EMGU，然后却无法完成这个关键功能。
是的，作为 OpenCV 的“面包和黄油”当然有可能。
你所描述的校准，在消除失真方面，是这个过程的先决条件。之后，以下内容适用：
内部校准或“相机矩阵”是两个必需矩阵中的第一个。第二个是相机的外部校准，它本质上是 6 DoF 变换，它描述了传感器中心相对于坐标参考系的物理位置。
所有失真系数、内在和外在校准都可以从 Emgu.CV 中的单个函数获得：CvInvoke.CalibrateCamera 这个过程最好的解释，我敢肯定，许多您描述的可用教程。
之后，应用上述变换并从 2D 像素位置生成 3D 坐标就像 CvInvoke.ProjectPoints 一样简单。
成功做到这一点的关键是提供全面的 IInputArray objectPoints 和 IInputArray imagePoints 到 CvInvoke.CalibrateCamera。一定要用很多图片，从很多不同的角度来引起“兴奋”。