point_world_xyz[:, :2] = np.mgrid[0: cols, 0: rows].T.reshape(-1, 2)

这行代码使用了NumPy中的mgrid函数来创建一个二维的网格，该网格的行数为rows，列数为cols。然后使用transpose函数将网格的行列互换，以匹配point_world_xyz数组中点的坐标顺序。接着，使用reshape函数将网格展平为一个一维数组，该数组的长度为rows * cols。最后，将展平后的数组赋值给point_world_xyz数组的前两列，即X轴和Y轴坐标，而Z轴坐标仍然为0。这样就得到了一个在平面上的点云，该点云的点密度为rows * cols，点的坐标从(0, 0)到(cols-1, rows-1)。这种点云通常在计算机视觉、计算机图形学等领域中被广泛使用。

相关问题

np.mgrid[0: cols, 0: rows].T.reshape(-1, 2)

这是一个将二维矩阵转换为一维数组的Numpy函数。它首先使用mgrid函数生成一个二维网格坐标系，然后使用T属性转置这个坐标系，使得每行对应一个网格点，并将行和列的顺序颠倒。接着使用reshape函数将二维数组转换为一维数组，其中每个元素都是一个二元组，表示一个网格点的坐标。最终输出的是一个由所有网格点坐标组成的一维数组。

cv2.calibrateCamera 使用例子

下面是一个使用cv2.calibrateCamera函数进行相机标定的例子：

import numpy as np
import cv2

# 定义棋盘格的行列数
rows = 6
cols = 9

# 准备棋盘格角点的坐标
objp = np.zeros((cols*rows,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:cols,0:rows].T.reshape(-1,2)

# 创建存储对象点和图像点的数组
objpoints = [] # 存储3D对象点
imgpoints = [] # 存储2D图像点

# 加载图像
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')

# 遍历图像进行标定
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 查找棋盘格角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (cols,rows),None)

    # 如果找到角点，则添加到对象点和图像点列表中
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)

        # 在图像上绘制角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, (cols,rows), corners, ret)
        cv2.imshow('img',img)
        cv2.waitKey(500)

# 标定相机
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)

# 打印标定结果
print("Camera matrix : \n", mtx)
print("Distortion Coefficients : \n", dist)

这个例子中，我们使用cv2.findChessboardCorners函数来查找棋盘格的角点，然后使用cv2.calibrateCamera函数来标定相机并获取相机矩阵和畸变系数。