近景摄影测量 python代码

以下是使用Python进行近景摄影测量的代码示例：

import numpy as np
import cv2
import math

# 内参矩阵
K = np.array([[700, 0, 320], [0, 700, 240], [0, 0, 1]])

# 目标坐标系
world_points = np.array([[0, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0]])

# 图像坐标系
img_points = np.array([[310, 240], [320, 160], [240, 240], [310, 320]])

# 计算旋转矩阵和平移向量
retval, rvec, tvec = cv2.solvePnP(world_points, img_points, K, None)

# 将旋转向量转换为旋转矩阵
R, _ = cv2.Rodrigues(rvec)

# 计算相机在目标坐标系下的位置
invR = np.linalg.inv(R)
invT = -invR.dot(tvec)
print("Camera position in world coordinates: ", invT)

# 计算相机在图像坐标系下的位置
Xc = invR.dot(world_points.T) + tvec
Xc = K.dot(Xc)
Xc = Xc / Xc[2]
print("Camera position in image coordinates: ", Xc.T)

在这个示例中，我们假设我们已经拍摄了一张包含四个点的近景照片，并且我们知道这些点在目标坐标系中的坐标。我们使用OpenCV的solvePnP函数来计算相机在目标坐标系中的位置，并将旋转向量转换为旋转矩阵。然后，我们可以使用旋转矩阵和平移向量来计算相机在目标坐标系和图像坐标系中的位置。