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python中cv2.projectPoints的用法小結

 更新時間：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,對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,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

第一個輸入的點是一個, (N, 3) 維的 三維坐標系中的點, xyz
第二個是旋轉向量,
第三個是平移向量.
第四個是相機內(nèi)參,
第五個是相機的畸變系數(shù), 如果輸入是4個時, 就是[k1, k2, p1, p2], 輸入5個時就是 [k1, k2, p1, p2, k3], 也可以是更多, [k1, k2, p1, p2, k3, k4, k5, k6]

實戰(zhàn)在python里面, 我用lidar的點往圖像上投影的時候是這么用的(lidar上的3d框, 即8個點.)

    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后面的點給排除掉, 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))

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

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