利用光束法平差,采用共线方程式,根据已知的控制点和像点坐标,解求 3 张像片的外方位元素和 124 个待定点的物方坐标,并给出精度。比较计算坐标(X,Y,Z)与已知坐标,计算点位中误差

时间: 2023-06-12 22:05:41 浏览: 49
这是一个复杂的测量问题,需要进行多步处理。首先,需要建立一个基准坐标系,并测量出控制点的坐标。然后,需要在每张像片上测量出对应的像点坐标。接下来,可以利用光束法平差,采用共线方程式,解求每张像片的外方位元素和待定点的物方坐标。 具体步骤如下: 1. 建立基准坐标系,并测量出控制点的坐标。可以使用全站仪等测量仪器进行测量。 2. 在每张像片上测量出对应的像点坐标。可以使用像对法或者自动匹配算法进行测量。 3. 利用光束法平差,采用共线方程式,解求每张像片的外方位元素和待定点的物方坐标。这个过程可以使用软件进行计算,比如Photoscan或者Pix4D等。 4. 计算坐标误差。可以将计算坐标与已知坐标进行比较,计算点位中误差。 精度的评估可以使用误差理论进行分析。对于控制点,可以计算其坐标的精度;对于待定点,可以计算其坐标的精度,并评估其相对精度和绝对精度。
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opencv光束法平差标定

光束法平差标定是通过将相机和光束之间的关系建立为一个数学模型来确定相机的内部和外部参数。对于opencv而言,光束法平差标定是通过使用一组已知的三维空间点和它们在相机中的投影点来确定相机的参数。 在进行光束法平差标定时,首先需要准备一组已知的三维空间点,这些点应该在真实世界中有已知的坐标。然后,通过相机将这些点投影到二维图像平面上,得到它们在像素坐标系中的坐标。接下来,利用这些已知的三维点和它们在相机中的投影点,利用光束法平差算法来确定相机的内参和外参。 在opencv中,可以使用calibrateCamera函数来实现光束法平差标定。通过传入已知的三维点和它们在相机中的投影点,以及相机的图像尺寸等参数,该函数可以计算出相机的内参矩阵、畸变系数以及每幅图像的旋转向量和平移向量。这些参数可以帮助我们更准确地将三维空间中的点投影到二维图像平面上。 光束法平差标定在计算机视觉中具有广泛的应用,它可以用于相机姿态估计、三维重建、物体定位等领域。因此,掌握opencv中光束法平差标定的方法对于进行精确的相机标定和三维重建具有重要意义。

光束法平差python

光束法平差是一种用于三维重建和相机定位的计算机视觉技术。在Python中,可以使用第三方库OpenCV来实现光束法平差。下面是一个简单的示例代码: ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像和相机参数 image = cv2.imread('image.jpg') K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]) # 相机内参矩阵 dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3]) # 畸变系数 # 定义3D点和对应的2D点 points3D = np.array([[X1, Y1, Z1], [X2, Y2, Z2], ...]) # 3D点坐标 points2D = np.array([[u1, v1], [u2, v2], ...]) # 对应的2D点坐标 # 进行光束法平差 success, rvec, tvec = cv2.solvePnP(points3D, points2D, K, dist_coeffs) # 打印相机位姿 print("旋转向量:", rvec) print("平移向量:", tvec) ``` 请注意,上述代码中的参数需要根据实际情况进行替换。其中,`image.jpg`是输入图像的文件名,`fx, fy, cx, cy`是相机内参,`k1, k2, p1, p2, k3`是畸变系数,`X1, Y1, Z1, X2, Y2, Z2, ...`是3D点的坐标,`u1, v1, u2, v2, ...`是对应的2D点的坐标。

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