三角测量python代码实现

以下是一个简单的三角测量Python代码实现示例：

import math

def calculate_angle(a, b, c):
    """
    计算三角形的角度
    参数:
    a, b, c: 三角形的边长
    返回值:
    三角形的三个角度，以度数为单位
    """
    A = math.degrees(math.acos((b**2 + c**2 - a**2) / (2*b*c)))
    B = math.degrees(math.acos((a**2 + c**2 - b**2) / (2*a*c)))
    C = math.degrees(math.acos((a**2 + b**2 - c**2) / (2*a*b)))
    return A, B, C

# 例子
a = 3
b = 4
c = 5
A, B, C = calculate_angle(a, b, c)
print("三角形的三个角度分别为:", round(A, 2), round(B, 2), round(C, 2))

输出：

三角形的三个角度分别为: 36.87 53.13 90.0

请注意，此代码假定输入的三角形是有效的，即三角形的三个边长可以构成一个三角形。如果输入的三角形无效，代码可能会抛出异常或返回无效结果。

相关问题

三角测量法python

三角测量法是一种用于计算相机位姿和深度信息的方法。在Python中，可以使用OpenCV库来实现三角测量法。

首先，需要提取配准点，即在两幅图像中找到对应的特征点。可以使用特征点匹配算法（如SIFT、SURF等）来实现。然后，根据相机内参和特征点的像素坐标，计算本质矩阵。可以使用OpenCV的`cv.findEssentialMat`函数来实现。

接下来，可以使用RANSAC算法来估计相机的运动。通过调用`cv.recoverPose`函数，可以得到相机的旋转矩阵R和平移向量t。

最后，可以使用三角测量法来计算特征点的深度信息。可以使用`cv.triangulatePoints`函数来实现。需要注意的是，需要将相机内参和外参转换为投影矩阵，并对三角测量结果进行归一化处理。

在代码中，可以参考以下步骤：
1. 提取配准点，得到`points1`和`points2`。
2. 计算本质矩阵，使用`cv.findEssentialMat`函数。
3. 估计相机运动，使用`cv.recoverPose`函数，得到旋转矩阵R和平移向量t。
4. 进行三角测量，使用`cv.triangulatePoints`函数，得到三维坐标点`points4D`。
5. 对三维坐标点进行归一化处理，得到归一化后的坐标点`points4D`。
6. 可以根据需要进行可视化，使用`cv.circle`函数和Matplotlib库来绘制配准点和深度距离的可视化结果。

请注意，以上代码片段是从引用中提取的，可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python opencv实现2D-2D对极几何求解位姿以及三角测量](https://blog.csdn.net/qq_38204686/article/details/115018686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

单目线结构光三角测量法python代码

以下是一个基于Python的单目线结构光三角测量代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.png')

# 将图像转化为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算图像的梯度
gx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0)
gy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1)

# 计算图像的深度信息
depth = np.zeros_like(gray, dtype=np.float32)
for i in range(gray.shape[0]):
    for j in range(gray.shape[1]):
        depth[i][j] = abs(gx[i][j]) + abs(gy[i][j])

# 构建相机矩阵
f = 500  # 焦距
cx = gray.shape[1] / 2  # 光心x坐标
cy = gray.shape[0] / 2  # 光心y坐标
K = np.array([[f, 0, cx], [0, f, cy], [0, 0, 1]])

# 计算三维坐标
points = np.zeros((gray.shape[0], gray.shape[1], 3), dtype=np.float32)
for i in range(gray.shape[0]):
    for j in range(gray.shape[1]):
        points[i][j][0] = (j - cx) * depth[i][j] / f
        points[i][j][1] = (i - cy) * depth[i][j] / f
        points[i][j][2] = depth[i][j]

# 选择三个点进行三角测量
p1 = np.array([0, 0, 0])
p2 = np.array([gray.shape[1], 0, 0])
p3 = np.array([0, gray.shape[0], 0])

# 计算相应的图像坐标
p1u, p1v = cv2.projectPoints(p1, np.zeros((3,)), np.zeros((3,)), K, np.zeros((4,))) [0][0]
p2u, p2v = cv2.projectPoints(p2, np.zeros((3,)), np.zeros((3,)), K, np.zeros((4,))) [0][0]
p3u, p3v = cv2.projectPoints(p3, np.zeros((3,)), np.zeros((3,)), K, np.zeros((4,))) [0][0]

# 利用三角测量法计算三维坐标
A = np.array([[p1u, p1v, 1], [p2u, p2v, 1], [p3u, p3v, 1]])
b = np.array([p1[0], p2[0], p3[0]])
x = np.linalg.solve(A, b)
y = np.array([p1[1], p2[1], p3[1]])
z = np.array([p1[2], p2[2], p3[2]])

# 显示三维点云
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(points[:, :, 0].ravel(), points[:, :, 1].ravel(), points[:, :, 2].ravel())
ax.scatter(x, y, z, c='r')
plt.show()

代码中使用了OpenCV库和Matplotlib库，首先读入一张图像，然后将其转化为灰度图像。接着使用Sobel算子计算图像的梯度信息，并将其加起来作为深度信息。然后构建相机矩阵，并根据相机矩阵和深度信息计算每个像素点的三维坐标。接着选择三个点作为三角测量的参考点，并计算它们在图像中的坐标。最后使用三角测量法计算出参考点的三维坐标，并使用Matplotlib库显示三维点云。