如何用cv2绘制三维坐标点
时间: 2023-10-27 13:42:58 浏览: 96
你可以使用cv2库提供的函数来绘三维坐标点。首先,需要导入cv2库:
```python
import2
```
然后,创建一个空白像,可以使用numpy库创建一个指定大小和通道数的数组:
```python
import numpy as np
width = 500height = 500
channels = 3
image = np.zeros((height, width, channels), dtype=np.uint8)
```
接下来,你可以定义三维坐标点的位置。假设你有一个点 `(x, y, z)`,其中 `x`、`y` 和 `z` 分别表示点的 x、y 和 z 坐标。你可以使用cv2库提供的 `circle()` 函数来绘制一个圆点,并将其显示在图像上:
```python
x = 100
y = 200
z = 300
radius = 5
color = (0, 0, 255) # BGR颜色格式
cv2.circle(image, (x, y), radius, color, -1)
```
最后,你可以使用cv2库提供的 `imshow()` 函数来显示图像,并使用 `waitKey()` 函数等待用户按下任意键关闭窗口:
```python
cv2.imshow("3D Points", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这样,你就可以在一个图像上绘制三维坐标点了。记得根据你的实际需求修改坐标点的位置、颜色和图像大小等参数。
相关问题
用opencv python代码建立三维坐标轴并附带详细讲解
首先,需要导入OpenCV库和NumPy库。
``` python
import cv2
import numpy as np
```
接着,我们需要定义一个函数来绘制三维坐标轴。该函数需要接受四个参数:图像、旋转向量、平移向量和相机矩阵。
``` python
def draw_axis(img, rvec, tvec, camera_matrix):
# 3D 坐标轴的起点
origin = np.zeros((3, 1))
# 3D 坐标轴的终点
axis_points = np.float32([[0.5,0,0], [0,0.5,0], [0,0,0.5]]).reshape(-1,3)
# 投影坐标轴点到图像平面
imgpts, jac = cv2.projectPoints(axis_points, rvec, tvec, camera_matrix, None)
# 绘制坐标轴
img = cv2.line(img, tuple(imgpts[0].ravel()), tuple(imgpts[1].ravel()), (255,0,0), 3) # X 轴 蓝色
img = cv2.line(img, tuple(imgpts[0].ravel()), tuple(imgpts[2].ravel()), (0,255,0), 3) # Y 轴 绿色
img = cv2.line(img, tuple(imgpts[0].ravel()), tuple(imgpts[3].ravel()), (0,0,255), 3) # Z 轴 红色
return img
```
其中,`projectPoints` 函数用于将三维坐标点投影到图像平面上,返回的是二维坐标点。`cv2.line` 函数用于绘制直线,参数包括起点、终点、颜色和线宽。
接下来,我们可以读取一张图片,并且使用OpenCV的标定函数来获取相机矩阵、畸变系数和旋转向量、平移向量。
``` python
# 读取图片
img = cv2.imread("image.jpg")
# 标定图片中的相机参数
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
objpoints = []
imgpoints = []
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9,6), None)
if ret == True:
objp = np.zeros((6*9,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)
objpoints.append(objp)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
imgpoints.append(corners2)
img = cv2.drawChessboardCorners(img, (9,6), corners2,ret)
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)
```
最后,我们可以调用 `draw_axis` 函数来绘制三维坐标轴。
``` python
# 绘制坐标轴
img = draw_axis(img, rvecs[0], tvecs[0], mtx)
# 显示图片
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
完整代码如下:
``` python
import cv2
import numpy as np
def draw_axis(img, rvec, tvec, camera_matrix):
origin = np.zeros((3, 1))
axis_points = np.float32([[0.5,0,0], [0,0.5,0], [0,0,0.5]]).reshape(-1,3)
imgpts, jac = cv2.projectPoints(axis_points, rvec, tvec, camera_matrix, None)
img = cv2.line(img, tuple(imgpts[0].ravel()), tuple(imgpts[1].ravel()), (255,0,0), 3) # X 轴 蓝色
img = cv2.line(img, tuple(imgpts[0].ravel()), tuple(imgpts[2].ravel()), (0,255,0), 3) # Y 轴 绿色
img = cv2.line(img, tuple(imgpts[0].ravel()), tuple(imgpts[3].ravel()), (0,0,255), 3) # Z 轴 红色
return img
img = cv2.imread("image.jpg")
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
objpoints = []
imgpoints = []
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9,6), None)
if ret == True:
objp = np.zeros((6*9,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)
objpoints.append(objp)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
imgpoints.append(corners2)
img = cv2.drawChessboardCorners(img, (9,6), corners2,ret)
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)
img = draw_axis(img, rvecs[0], tvecs[0], mtx)
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这样就可以在图片上绘制出三维坐标轴了。
opencv 2点 三维点 直线
如果您想要使用 OpenCV 进行 2D 和 3D 点的操作,可以使用以下代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 2D 点
pt_2d = (100, 200)
# 3D 点
pt_3d = (100, 200, 50)
# 绘制 2D 点
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
cv2.circle(img, pt_2d, 5, (0, 0, 255), -1)
# 绘制 3D 点
K = np.array([[500, 0, 256], [0, 500, 256], [0, 0, 1]])
dist = np.array([0.1, 0.2, -0.1, 0.5, 0.2])
rvec = np.array([0.1, -0.2, 0.3])
tvec = np.array([50, 100, 200])
pts_3d = np.array([pt_3d], dtype=np.float32)
pts_2d, _ = cv2.projectPoints(pts_3d, rvec, tvec, K, dist)
cv2.circle(img, tuple(pts_2d[0].astype(int).ravel()), 5, (0, 255, 0), -1)
# 绘制直线
cv2.line(img, (50, 50), (450, 450), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个代码中,我们首先定义了一个 2D 点 `pt_2d` 和一个 3D 点 `pt_3d`,然后使用 `cv2.circle()` 函数在 `img` 图像上绘制了这两个点。
接着,我们定义了相机内参矩阵 `K`、畸变系数 `dist`、旋转向量 `rvec` 和平移向量 `tvec`,以及一个由 `pt_3d` 构成的 3D 点数组 `pts_3d`。然后,使用 `cv2.projectPoints()` 函数将 `pts_3d` 投影到相机坐标系下,并将得到的 2D 点 `pts_2d` 绘制在 `img` 图像上。
最后,我们使用 `cv2.line()` 函数在 `img` 图像上绘制了一条直线。