根据opencv的官方解释,该函数根据空间中的点与图像中的点的对应关系,求解相机在空间中的位置。也就是说,我知道一些空间当中点的坐标,还知道这些点在图像中的像素坐标,那么solvePnP就可以告诉我相机在空间当中的坐标。solvePnP和solvePnPRansac所实现的功能相同,只不过后者使用了随机一致性采样,使其对噪声更鲁棒,本文使用...
现在,和平常一样,我们加载图像,搜索7x6网格,如果找到了,我们用子角像素改进一下它,然后计算旋转和平移,我们使用函数cv2.solvePnPRansac()。当我们计算完这些转换矩阵以后,我们用他们来投影我们的坐标轴点到图像平面上,简单的说,我们找到图像平面上的点对应3D空间里的(3,0,0), (0,3,0), (0,0,3)。当我们找...
初始点云得到后,就可以使用增量方式重建剩余图像,注意,在代码中为了方便实现,所有图像之间的特征匹配已经事先完成了,并保存在matches_for_all这个列表中。增量重建的关键是调用solvePnPRansac,而这个函数需要空间点坐标和对应的像素坐标作为参数,有了correspond_struct_idx,实现这个对应关系的查找还是很方便的,如下。 void ...
无偏估计:深入浅出PnP (附DLT, RANSAC, GN代码实现) solvePnPRansac(): Camera Calibration and 3D Reconstruction
Python:cv2.solvePnPRansac(ObjectPoint,ImagePoint,CameraMatrix,distCoeffs[,rvec[,tvc[,useExtrinsicGuess[,iterationsCount[,reprojectionError[,minInliersCount[,Inliers[,标志])→rvec,tvc,inliers 迭代计数-挑选最低点数的次数和估计参数。重投射错误-正如前面在RANSAC中提到的,预测足够接近的点称为“不稳定点”...
Python:cv2.solvePnPRansac(ObjectPoint,ImagePoint,CameraMatrix,distCoeffs[,rvec[,tvc[,useExtrinsicGuess[,iterationsCount[,reprojectionError[,minInliersCount[,Inliers[,标志])→rvec,tvc,inliers 迭代计数-挑选最低点数的次数和估计参数。重投射错误-正如前面在RANSAC中...
然后使用函数cv.solvePnPRansac()计算旋转和平移。一旦有了这些变换矩阵,就可以使用它们将轴点投影到图像平面上。简而言之,我们在图像平面上找到与3D空间中(3,0,0),(0,3,0),(0,0,3)中的每一个相对应的点。一旦获得它们,就可以使用draw()函数从第一个角到这些点中的每个点绘制线条。完毕!!!
python3 ./repro.py SolvePnPRansac success! Rotation vector (rvec): [[-0.80945223] [-0.0289186 ] [-0.04507229]] Translation vector (tvec): [[-4.47294300e-01] [ 1.26196004e+02] [ 7.13707138e+02]] asmorkalovremoved bug on Feb 21, 2025 asmorkalov commented on Feb 21, 2025 asmorkalov...
使用OpenCV的solvePnPRansac函数来估计相机的姿态(旋转和平移)。这个函数通过最小化重投影误差来找到最佳的相机姿态。 python import cv2 import numpy as np # 假设world_points是3D点,image_points是对应的2D点 world_points = np.array([...], dtype=np.float32) # 3D点,形状为(N, 3) image_points = np...
...3D点(在这种情形,第一帧相机坐标系也就是世界坐标系,所以第一帧相机坐标系下的3D点), points2d_2是第二帧像素点(设第二帧对应3D路标点(在第二帧相机坐标系下)为:points3d_2)。...solvePNPransac(points3d_2_, points2d_3,R,t)来求解Tcw3,points3d_2_ (世界坐标系)肯定不是 points3d_2(相机...