opencv projectpoints
时间: 2023-05-01 18:02:39 浏览: 207
opencv中的projectPoints函数是用来将3D坐标转换成2D图像坐标的函数。该函数可以根据指定的相机参数、旋转矩阵和平移矩阵对给定的三维坐标进行投影,返回对应的二维图像坐标。该函数在图像处理、计算机视觉等领域具有广泛的应用。
相关问题
opencv projectPoints 需要归一化坐标吗
在 OpenCV 的函数 `projectPoints` 中,输入的三维点坐标可以是归一化坐标,也可以是非归一化坐标。这取决于您在调用该函数时传递的参数。
如果您使用的是非归一化坐标,即三维点的坐标值表示真实世界中的尺寸或距离,那么在调用 `projectPoints` 之前,您需要确保相机矩阵 `cameraMatrix` 和畸变系数 `distCoeffs` 是针对非归一化坐标的。
如果您使用的是归一化坐标,即三维点的坐标值已经经过归一化处理,范围在 [-1, 1] 内,那么在调用 `projectPoints` 之前,您需要确保相机矩阵 `cameraMatrix` 和畸变系数 `distCoeffs` 是针对归一化坐标的。
无论是使用归一化坐标还是非归一化坐标,都需要提供相机的旋转向量 `rvec` 和平移向量 `tvec`。
总之,根据您的输入坐标是归一化还是非归一化,相机矩阵和畸变系数需要相应地进行设置。
projectpoints函数 opencv-tbb
在OpenCV中也提供了projectPoints函数用于点云投影,同时也可以结合TBB库进行并行计算。以下是一个简单的使用OpenCV和TBB实现点云投影的代码示例:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <tbb/tbb.h>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace tbb;
// 定义点云数据类型
typedef Mat_<float> PointCloud;
// 点云投影函数
void projectPoints(const PointCloud& points, const Mat& rvec, const Mat& tvec, const Mat& camera_matrix, vector<Point2f>& points2d)
{
int num_points = points.rows;
points2d.resize(num_points);
// 并行处理
parallel_for(blocked_range<int>(0, num_points), [&](const blocked_range<int>& range) {
for (int i = range.begin(); i < range.end(); ++i) {
Mat_<float> pt(3, 1);
pt(0) = points(i, 0);
pt(1) = points(i, 1);
pt(2) = points(i, 2);
vector<Point2f> pts;
projectPoints(pt, rvec, tvec, camera_matrix, noArray(), pts);
points2d[i] = pts[0];
}
});
}
int main()
{
// 生成点云数据
int num_points = 1000000;
PointCloud points(num_points, 3);
randn(points, Scalar(0), Scalar(1));
// 定义相机参数
Mat camera_matrix = (Mat_<float>(3, 3) << 500, 0, 320,
0, 500, 240,
0, 0, 1);
Mat rvec = (Mat_<float>(3, 1) << 0.1, -0.2, 0.3);
Mat tvec = (Mat_<float>(3, 1) << 1, -2, 3);
// 计时
auto start = chrono::high_resolution_clock::now();
// 点云投影
vector<Point2f> points2d;
projectPoints(points, rvec, tvec, camera_matrix, points2d);
auto end = chrono::high_resolution_clock::now();
cout << "Time: " << chrono::duration<double>(end - start).count() << " s" << endl;
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们使用了OpenCV提供的projectPoints函数对点云数据进行投影,并使用了TBB库对投影过程进行并行计算。使用OpenCV库可以方便地进行相机标定和投影操作,而使用TBB库可以充分利用多核CPU的计算能力,提高程序的运行效率。
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