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我使用以下代码对图像进行地理配准
有输入
grid = "for example a utm grid"
img_raw = cv2.imread(filename)
mtx, dist = "intrinsic camera matrix and
distortion coefficient from calibration matrix"
src_pts = "camera location of gcp on undistorted image"
dst_pts = "world location of gcp in the grid coordinate"
我校正相机畸变并应用单应性
img = cv2.undistort(img_raw, mtx, dist, None, None)
H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0)
img_geo = cv2.warpPerspective(img,(grid.shape[0],grid.shape[1]),\
flags=cv2.INTER_NEAREST,borderValue=0)
然后我想获取相机的位置。我尝试使用在 cv2.solvePnP 中计算的旋转和平移矩阵,如图所示 here例如。如果我是对的,我需要至少一组 4 个共面点的相机和世界坐标。
flag, rvec, tvec = cv2.solvePnP(world, cam, mtx, dist)
同样,如果我是对的,在 solvePnP 中,相机坐标需要来自原始图像帧,而不是 src_pts 中的未失真帧。
所以我的问题是,如何获取原始图像帧中 src_pts 的像素位置?或者有没有其他方法可以得到rvec和tvec?
最佳答案
也许函数 projectPoints
就是您所需要的。这里的链接:http://docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html#projectpoints
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!