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我有一个网络摄像头俯视一个绕单轴旋转的表面。我希望能够测量表面的旋转角度。
相机位置和表面的旋转轴都是固定的。表面现在是一种明显的纯色,但如果有帮助,我确实可以选择在表面上绘制特征。
这是一个表面在其整个范围内移动的动画,显示了不同的外观形状:
到目前为止我的方法:
这种方法仅用 3 张训练图像(涵盖完全正、完全负和中间位置)就使我的预测在实际值的 10% 以内。我对 opencv 和 sklearn 都很陌生;有什么我应该考虑做不同的事情来提高我预测的准确性吗? (大概增加训练图片的数量就大了??)
我确实直接用 cv2.moments 作为我的模型特征进行了实验,然后是一些 values derived from the moments , 但这些表现不如角度。我也尝试使用 RidgeCV 模型,但它的表现似乎与线性模型大致相同。
最佳答案
如果我很清楚,您想估计多边形相对于相机的旋转。如果你知道物体在 3D 中的长度,你可以使用 solvePnP估计物体的姿态,从中可以得到物体的旋转。
步骤:
校准您的网络摄像头并获取固有矩阵和畸变矩阵。
获取物体角点的 3D 测量值并找到 2d 中的对应点。假设一个矩形平面对象,3d 中的角点为 (0,0,0)、(0, 100, 0)、(100, 100, 0)、(100, 0, 0)。
使用solvePnP获取物体的旋转和平移
旋转将是您的对象沿轴的旋转。 Here你可以找到一个例子来估计头部的姿势,你可以修改它以适应你的应用
关于python - 从自上而下的相机确定多边形表面旋转的方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51618576/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!