如何将以上代码的圆点变为正方形

要将代码中的圆点改为正方形，可以使用`marker`参数来指定散点的形状。将`ax.scatter`函数中的`marker`参数设为`'s'`即可：

ax.scatter(lon, lat, s=100, color=color, alpha=1.0, marker='s')

这样修改后，散点的形状将会变为正方形。

相关问题

opencv圆点标定代码

以下是使用OpenCV进行圆点标定的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取标定板图像
image = cv2.imread('calibration_image.jpg')

# 定义标定板的行列数
rows = 6
cols = 8

# 生成标定板的角点坐标
objp = np.zeros((rows * cols, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:cols, 0:rows].T.reshape(-1, 2)

# 寻找标定板的角点
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findCirclesGrid(gray, (cols, rows), None)

# 如果找到了足够的角点
if ret:
    # 进行相机标定
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None)

    # 打印相机内参和畸变系数
    print("相机内参：")
    print(mtx)
    print("畸变系数：")
    print(dist)

    # 打印某一幅图像的旋转向量和平移向量（外参）
    print("旋转向量：")
    print(rvecs[0])
    print("平移向量：")
    print(tvecs[0])
else:
    print("未找到足够的角点")

请注意，上述代码假设已经有一张包含圆点标定板的图像`calibration_image.jpg`。你需要将代码中的文件路径替换为你自己的图像路径。

opencv双目圆点标定代码

根据提供的引用内容，我无法找到关于opencv双目圆点标定的具体代码。但是，我可以为您提供一般的步骤和示例代码，以帮助您进行双目相机的标定。

双目相机的圆点标定通常包括以下步骤：

1. 收集标定图像：使用双目相机拍摄一系列标定图像，这些图像应该包含已知的三维点和对应的二维图像点。

2. 提取角点：对于每个标定图像，使用角点检测算法（如OpenCV中的`findChessboardCorners`函数）来检测图像中的角点。

3. 三维-二维对应关系：将每个检测到的角点与其对应的已知三维点进行匹配。

4. 标定相机：使用标定图像和对应的三维-二维对应关系来计算相机的内部参数（如相机矩阵、畸变系数等）和外部参数（如旋转矩阵、平移向量等）。

5. 评估标定结果：使用标定结果对其他图像进行校正和测量。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用OpenCV进行双目相机的圆点标定：

import cv2
import numpy as np

# 读取标定图像
left_images = [...]  # 左相机图像路径列表
right_images = [...]  # 右相机图像路径列表

# 设置标定板参数
pattern_size = (9, 6)  # 内角点个数
square_size = 1.0  # 棋盘格方块大小（单位：毫米）

# 准备角点容器
obj_points = []  # 三维点
left_img_points = []  # 左相机角点
right_img_points = []  # 右相机角点

# 收集标定图像的角点
for left_img_path, right_img_path in zip(left_images, right_images):
    # 读取图像
    left_img = cv2.imread(left_img_path)
    right_img = cv2.imread(right_img_path)

    # 转换为灰度图像
    left_gray = cv2.cvtColor(left_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    right_gray = cv2.cvtColor(right_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 查找角点
    left_found, left_corners = cv2.findChessboardCorners(left_gray, pattern_size)
    right_found, right_corners = cv2.findChessboardCorners(right_gray, pattern_size)

    # 如果两个相机都找到了角点
    if left_found and right_found:
        # 添加三维点
        obj_points.append(np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32))
        obj_points[-1][:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size

        # 添加左相机角点和右相机角点
        left_img_points.append(left_corners)
        right_img_points.append(right_corners)

# 进行双目相机标定
ret, left_camera_matrix, left_dist_coeffs, right_camera_matrix, right_dist_coeffs, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(
    obj_points, left_img_points, right_img_points, None, None, None, None, left_gray.shape[::-1], flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC)

# 打印标定结果
print("左相机内参矩阵：")
print(left_camera_matrix)
print("左相机畸变系数：")
print(left_dist_coeffs)
print("右相机内参矩阵：")
print(right_camera_matrix)
print("右相机畸变系数：")
print(right_dist_coeffs)
print("旋转矩阵：")
print(R)
print("平移向量：")
print(T)
print("本质矩阵：")
print(E)
print("基础矩阵：")
print(F)

请注意，上述代码仅提供了一个基本的示例，实际应用中可能需要根据您的具体需求进行修改和调整。