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我想计算我的相机在世界坐标中的位置。这应该相当容易,但我没有得到我期望的结果。我相信我已经阅读了有关该主题的所有内容,但我的代码无法正常工作。这是我的做法:
我有一个摄像头在观察一个区域。
1) 我画了一张该地区的 map 。
2) 我通过使用 cv2.getPerspectiveTransform
3) H单应性将每个世界坐标转换为相机坐标;这是正常工作
4) 为了计算我遵循的相机矩阵 this :
translation = np.zeros((3,1))
translation[:,0] = homography[:,2]
rotation = np.zeros((3,3))
rotation[:,0] = homography[:,0]
rotation[:,1] = homography[:,1]
rotation[:,2] = np.cross(homography[0:3,0],homography[0:3,1])
cameraMatrix = np.zeros((3,4))
cameraMatrix[:,0:3] = rotation
cameraMatrix[:,3] = homography[:,2]
cameraMatrix = cameraMatrix/cameraMatrix[2][3] #normalize the matrix
5) 根据this ,相机的位置应该这样计算:
x,y,z = np.dot(-np.transpose(rotation),translation)
我得到的坐标是完全错误的。我猜问题应该出在第 4 步或第 5 步的某处。我的方法有什么问题吗?
最佳答案
我想我现在明白了。问题在于步骤 4 中描述的方法。不能仅从单应性矩阵计算相机位置。相机内在矩阵也是必要的。因此,正确的程序如下:
1)绘制区域 map
2) 使用带有 cv2.findChessboardCorners
的棋盘图像校准相机,这会产生相机矩阵和失真系数
3) 使用世界坐标 (3D) 和图像坐标 (2D) 解决 PnP。给定 4 个对应点和相机矩阵,solvePnP 返回对象在相机坐标系中的原点。
4) 现在我需要计算相机在世界坐标中的位置。旋转矩阵为:rotM = cv2.Rodrigues(rvec)[0]
5) 相机的 x,y,z 位置为:cameraPosition = -np.matrix(rotM).T * np.matrix(tvec)
关于python - 使用 OpenCV Python 计算相机世界位置,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14444433/
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