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python中cv2.projectPoints的用法小結(jié)

更新時(shí)間：2023年12月04日 10:59:22 作者：FourierTransformer

這篇文章主要介紹了python中cv2.projectPoints的用法,本文通過示例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友參考下吧

我們先看一下c++ 中的參數(shù)解釋

在這里插入圖片描述

第一個(gè)輸入的點(diǎn)是一個(gè), (N, 3) 維的三維坐標(biāo)系中的點(diǎn), xyz
第二個(gè)是旋轉(zhuǎn)向量,
第三個(gè)是平移向量.
第四個(gè)是相機(jī)內(nèi)參,
第五個(gè)是相機(jī)的畸變系數(shù), 如果輸入是4個(gè)時(shí), 就是[k1, k2, p1, p2], 輸入5個(gè)時(shí)就是 [k1, k2, p1, p2, k3], 也可以是更多, [k1, k2, p1, p2, k3, k4, k5, k6]

實(shí)戰(zhàn)在python里面, 我用lidar的點(diǎn)往圖像上投影的時(shí)候是這么用的(lidar上的3d框, 即8個(gè)點(diǎn).)

    rotation = lidar2camera_pose[:3, :3]
    translation = lidar2camera_pose[:3, 3]
    dist = np.array(camera_disinfo)
    imagePoints, _ = cv2.projectPoints(lidar_points, rotation, translation, camera_K, dist)
    imagePoints = np.reshape(imagePoints, (8, 2))
    maxrect = cv2.boundingRect(imagePoints.astype(int))

但是這樣做無法把相機(jī)后面的點(diǎn)給排除掉, 所以可以這樣改

 lidar_points = np.dot(lidar2camera_pose[:3, :3], lidar_points.T).T + lidar2camera_pose[:3, [3]].reshape(1, 3)
    lidar_points = lidar_points[lidar_points[:, 2]>0]
    if len(lidar_points) < 8:
        return None
    rotation = np.eye(3)
    translation = np.zeros((3, 1))
    dist = np.array(camera_disinfo)
    imagePoints, flag = cv2.projectPoints(lidar_points, rotation, translation, camera_K, dist)
    imagePoints = np.reshape(imagePoints, (8, 2))
    maxrect = cv2.boundingRect(imagePoints.astype(int))

到此這篇關(guān)于python中cv2.projectPoints的用法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python cv2.projectPoints用法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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