at pts_4d; cv::triangulatePoints(T1, T2, pts_1, pts_2, pts_4d);
时间: 2024-03-07 10:51:38 浏览: 36
这段代码使用了OpenCV库中的triangulatePoints函数,对两个图像上的像素点进行三角化,得到对应的三维点坐标。
函数的输入参数包括两个相机的投影矩阵T1和T2,以及分别对应的两个图像上的像素点pts_1和pts_2。
函数的输出结果是一个Mat类型的pts_4d,其中每一列代表一个三维点的坐标,它们是在相机坐标系下表示的归一化坐标。这里的归一化坐标指的是将三维点的齐次坐标转换为非齐次坐标后,将其z坐标值设置为1。
通过对两个图像上的像素点进行三角化,我们可以得到对应的三维坐标点,从而实现三维重建等应用。
相关问题
Mat pts_4d;查看triangulatePoints函数输出的形状
可以使用函数`pts_4d.size()`来查看输出的矩阵形状,其中返回的是一个`Size`类型的对象,包含了输出矩阵的行数和列数。具体代码如下:
```
cv::triangulatePoints(T1, T2, pts_1, pts_2, pts_4d);
std::cout << "Triangulated points shape: " << pts_4d.size() << std::endl;
```
这里的输出结果会显示出三维点坐标矩阵的行数和列数。
pts_4d = torch.cat([points, points.new_ones(size=(num_points, 1))], dim=-1) pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt[view_idx].t() # pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt.t() pts_2d[:, 2] = torch.clamp(pts_2d[:, 2], min=1e-5) pts_2d[:, 0] /= pts_2d[:, 2] pts_2d[:, 1] /= pts_2d[:, 2]
这段代码是将点云数据从激光雷达坐标系转换到图像坐标系。首先,将点云数据的每个点的坐标添加一维1,变成4D张量。然后,将4D张量与激光雷达到图像的变换矩阵相乘,得到对应的2D点的坐标。这里注意到深度值可能为0或负数,因此使用 `clamp` 函数将深度值限制在一个较小的正数范围内。最后,将2D坐标的x、y坐标分别除以深度值,得到在图像上的真实位置。