def matched_points(K, img_depth1, img_depth2, keypoint1, keypoint2, good_matches): # 将good_matches转换为cv2.DMatch类型 good_matches = [cv2.DMatch(*match) for match in good_matches] # 测试图像特征点坐标列表(->int) points1 = np.array([list(keypoint1[x.queryIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int) # 样本图像特征点坐标列表(->int),PnP 3D-2D中的2D points2 = np.array([list(keypoint2[x.trainIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int) points_3d1 = [] points_3d2 = [] for i in range(points1.shape[0]): depth1 = img_depth1[points1[i][1], points1[i][0]] # 深度信息,由于imread得到宽高顺序,所以1,0 depth2 = img_depth2[points2[i][1], points2[i][0]] if depth1 == 0 or depth2 == 0: # 没有读取到深度->bad depth continue # 坐标转化为归一化坐标 point1 = pixel2cam(points1[i], K) point2 = pixel2cam(points2[i], K) # 读取深度,这里除以5000不太清楚是固定步骤还是说可改参数( dd1 = depth1 / 5000.0 dd2 = depth2 / 5000.0 points_3d1.append([point1[1] * dd1, point1[0] * dd1, dd1]) # 世界坐标系坐标 points_3d2.append([point2[1] * dd2, point2[0] * dd2, dd2]) # 相机图像坐标系坐标 points_3d1 = np.array(points_3d1).astype(np.float64) points_3d2 = np.array(points_3d2).astype(np.float64) return points_3d1, points_3d2
时间: 2023-06-25 20:07:15 浏览: 50
这段代码主要是实现了从两张图像中提取出匹配的特征点,并计算出这些特征点在世界坐标系下的坐标。具体来说,该函数的输入参数包括相机内参矩阵K、两张图像的深度图img_depth1和img_depth2、以及两张图像中的特征点keypoint1和keypoint2以及它们之间的匹配good_matches。该函数的输出结果包括points_3d1和points_3d2两个数组,分别表示两张图像中匹配特征点在世界坐标系下的坐标。在计算这些坐标时,需要将特征点的坐标转换为归一化坐标,并通过深度信息计算出世界坐标系下的坐标。该函数还对于没有读取到深度信息的特征点进行了过滤处理。
相关问题
reliability_scores = [match.distance for match in good_matches] # 根据可靠性得分对点对进行排序 sorted_indices = np.argsort(reliability_scores) sorted_matched_points_left = matched_points_left[sorted_indices] sorted_matched_points_right = matched_points_right[sorted_indices] # 获取最可靠的两个点 reliable_points_left = sorted_matched_points_left[:2] reliable_points_right = sorted_matched_points_right[:2]
这段代码的作用是根据SIFT算法匹配出的特征点之间的可靠性得分对它们进行排序,然后取出得分最高的前两个点,作为左右图像中的可靠匹配点。具体来说:
- `good_matches`是经过筛选后的SIFT算法匹配出的可靠点对
- `reliability_scores = [match.distance for match in good_matches]`将每个点对的可靠性得分存储到一个列表中
- `sorted_indices = np.argsort(reliability_scores)` 对可靠性得分进行排序,并将排序后的索引存储到`sorted_indices`中
- `sorted_matched_points_left = matched_points_left[sorted_indices]` 和 `sorted_matched_points_right = matched_points_right[sorted_indices]`分别将左右图像中对应的点按照可靠性得分进行排序
- `reliable_points_left = sorted_matched_points_left[:2]` 和 `reliable_points_right = sorted_matched_points_right[:2]`分别取出左右图像中可靠匹配点中得分最高的前两个点
这样就得到了左右图像中最可靠的两个匹配点,可以用它们来进行后续的三角测量和深度估计等任务。
reliable_points_left = sorted_matched_points_left[:2] reliable_points_right = sorted_matched_points_right[:2]
### 回答1:
这段代码意味着你已经从匹配的特征点中选出了前两个最可靠的点,并将它们分别存储在了 `reliable_points_left` 和 `reliable_points_right` 中。其中,`sorted_matched_points_left` 和 `sorted_matched_points_right` 分别是匹配的特征点在左图和右图中的坐标,这些点按照它们的可靠程度从高到低排序。通过取前两个点,你可以使用它们来计算出图像之间的视角变换,例如计算基础矩阵或本质矩阵。
### 回答2:
这段代码的作用是将两个已匹配点的列表sorted_matched_points_left和sorted_matched_points_right进行排序,并分别选取前两个点(即排序后的最大值和次最大值)作为reliable_points_left和reliable_points_right。
这段代码主要是用在图像处理或计算机视觉领域,其中sorted_matched_points_left和sorted_matched_points_right两个列表分别存储了对应图像中的已匹配点。这些点可能由于噪声或其他问题,在匹配时存在一定的不准确性。为了提高匹配的可靠性,我们通常会对这些点进行排序,将其中较可靠的点选取出来作为重点关注。
通过将sorted_matched_points_left列表进行排序,可以得到一个递减的顺序,即按照从大到小的顺序排列。取前两个点,即sorted_matched_points_left列表中的前两个点,存储在reliable_points_left列表中,这两个点被认为是最可靠的点。
同理,对sorted_matched_points_right列表进行排序,取前两个点存储在reliable_points_right列表中。
通过以上操作,我们得到了两个最可靠的点,即reliable_points_left和reliable_points_right。这两个点可以用于进一步分析、处理或显示。这样做的目的是提高匹配算法或应用的准确性和可靠性,并排除存在误差或噪声的点的干扰。
### 回答3:
代码中的这两行语句是对sorted_matched_points_left和sorted_matched_points_right两个列表进行切片操作,取出前两个元素,并分别赋值给reliable_points_left和reliable_points_right。
这样做的目的是为了选择可靠的匹配点,即在两个列表中选择与原始数据匹配程度最高的两个点。
sorted_matched_points_left和sorted_matched_points_right列表中存储的是经过某种匹配算法得到的匹配点的信息。这些点的排序是根据它们与原始数据的匹配程度进行的,匹配程度越高,排序越靠前。
通过取出前两个匹配点,可以更加准确地获取与原始数据匹配度最高的两个点的信息。由于这两个点的匹配程度相对较高,因此可信度更高,可以在后续的处理中作为参考依据,提高算法的性能和准确度。
在代码中并未提及具体的匹配算法和原始数据的细节,因此无法对匹配过程进行具体分析。但可以肯定的是,这两行代码的作用是从匹配结果中筛选出最可靠的两个匹配点,其目的是为了提高算法的可靠性和准确性。