贪婪投影三角化重建 python

贪婪投影三角化（PointCloud Greedy Projection Triangulation）是一种常用的点云表面重建算法。该算法的核心思想是将点云投影到二维平面上，并将投影后的点云连接成三角形，从而构建出点云的表面模型。贪婪投影三角化算法在点云三角化过程中具有高效、准确的特点，因此在机器视觉领域得到了广泛的应用。

对于使用Python实现贪婪投影三角化的方法和相关代码，你可以参考pclpy库，该库提供了贪婪投影三角化的实现方法。你可以查阅pclpy库的文档和示例代码来学习如何使用该库进行贪婪投影三角化的重建。

相关问题

c++红枣贪婪投影三角剖分算法代码

以下是一个简单的 C++ 实现红枣贪婪投影三角剖分算法的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>

struct Point {
  double x, y;
};

// 计算两个点之间的距离
double distance(const Point& p1, const Point& p2) {
  double dx = p1.x - p2.x;
  double dy = p1.y - p2.y;
  return std::sqrt(dx * dx + dy * dy);
}

// 判断点是否在三角形内部
bool pointInTriangle(const Point& p, const Point& p1, const Point& p2, const Point& p3) {
  double d1 = (p1.x - p.x) * (p2.y - p.y) - (p2.x - p.x) * (p1.y - p.y);
  double d2 = (p2.x - p.x) * (p3.y - p.y) - (p3.x - p.x) * (p2.y - p.y);
  double d3 = (p3.x - p.x) * (p1.y - p.y) - (p1.x - p.x) * (p3.y - p.y);
  return (d1 >= 0 && d2 >= 0 && d3 >= 0) || (d1 <= 0 && d2 <= 0 && d3 <= 0);
}

// 计算三角形的投影长度
double computeProjectionLength(const Point& p1, const Point& p2, const Point& p3) {
  double a = distance(p2, p3);
  double b = distance(p1, p3);
  double c = distance(p1, p2);
  double s = (a + b + c) / 2.0; // 半周长
  double area = std::sqrt(s * (s - a) * (s - b) * (s - c)); // 海伦公式计算面积
  return 2.0 * area / c; // 投影长度
}

// 进行红枣贪婪投影三角剖分算法
std::vector<std::vector<Point>> greedyProjectionTriangulation(std::vector<Point>& points) {
  std::vector<std::vector<Point>> triangles;

  // 只有三个点时，形成一个三角形
  if (points.size() == 3) {
    triangles.push_back(points);
    return triangles;
  }

  // 找到包围盒的左下角和右上角的点
  double min_x = points[0].x;
  double min_y = points[0].y;
  double max_x = points[0].x;
  double max_y = points[0].y;
  for (const auto& point : points) {
    min_x = std::min(min_x, point.x);
    min_y = std::min(min_y, point.y);
    max_x = std::max(max_x, point.x);
    max_y = std::max(max_y, point.y);
  }

  // 计算包围盒的中心点
  Point center;
  center.x = (min_x + max_x) / 2.0;
  center.y = (min_y + max_y) / 2.0;

  // 根据红枣贪婪投影三角剖分算法进行剖分
  while (points.size() > 3) {
    double max_projected_length = 0.0;
    int max_projected_index = 0;

    // 找到具有最大投影长度的点
    for (int i = 0; i < points.size(); ++i) {
      double projected_length = computeProjectionLength(points[i], center, points[(i + 1) % points.size()]);
      if (projected_length > max_projected_length) {
        max_projected_length = projected_length;
        max_projected_index = i;
      }
    }

    // 形成一个三角形
    std::vector<Point> triangle;
    triangle.push_back(points[max_projected_index]);
    triangle.push_back(center);
    triangle.push_back(points[(max_projected_index + 1) % points.size()]);
    triangles.push_back(triangle);

    // 删除已使用的点
    points.erase(points.begin() + max_projected_index);

    // 更新包围盒的中心点
    center.x = (center.x + triangle[0].x + triangle[2].x) / 3.0;
    center.y = (center.y + triangle[0].y + triangle[2].y) / 3.0;
  }

  // 添加最后一个三角形
  triangles.push_back(points);

  return triangles;
}

int main() {
  // 示例用法
  std::vector<Point> points = { {0.0, 0.0}, {1.0, 0.0}, {0.5, 1.0}, {0.5, 0.5} };
  std::vector<std::vector<Point>> triangles = greedyProjectionTriangulation(points);

  // 输出结果
  for (const auto& triangle : triangles) {
    std::cout << "Triangle: ";
    for (const auto& point : triangle) {
      std::cout << "(" << point.x << ", " << point.y << ") ";
    }
    std::cout << std::endl;
  }

  return 0;
}

这段代码实现了红枣贪婪投影三角剖分算法，通过传入一组点坐标，将其剖分为多个三角形。在示例中，我们定义了四个点，然后使用算法进行剖分，并输出每个三角形的顶点坐标。你可以根据自己的需求修改和扩展这段代码。

重投影 误差可视化python opencv

要可视化重投影误差，可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取标定板图像和相机参数

import cv2
import numpy as np

# 读取标定板图像
img = cv2.imread('calibration.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 读取相机参数
ret = np.load('ret.npy')
mtx = np.load('mtx.npy')
dist = np.load('dist.npy')
rvecs = np.load('rvecs.npy')
tvecs = np.load('tvecs.npy')

2. 定义标定板的世界坐标和图像坐标

# 定义标定板的世界坐标和图像坐标
objp = np.zeros((6*9, 3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)

# 存储图像中的标定板角点
imgpoints = []
# 存储标定板的世界坐标系中的三维点
objpoints = [objp]

# 寻找标定板角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9,6), None)
if ret == True:
    imgpoints.append(corners)

# 计算旋转和平移向量
retval, rvecs, tvecs = cv2.solvePnP(objpoints, imgpoints, mtx, dist)

3. 计算重投影误差

# 计算重投影误差
mean_error = 0
for i in range(len(objpoints)):
    imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist)
    error = cv2.norm(imgpoints[i],imgpoints2, cv2.NORM_L2)/len(imgpoints2)
    mean_error += error

print("total error: ", mean_error/len(objpoints))

4. 可视化重投影误差

# 可视化重投影误差
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))

# 根据新的相机矩阵将图像去畸变
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

# 计算重投影点
imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[0], rvecs[0], tvecs[0], mtx, dist)

# 绘制标定板角点和重投影点
for i in range(len(imgpoints[0])):
    img = cv2.circle(img, tuple(imgpoints[0][i]), 5, (0,0,255), -1)
    img = cv2.circle(img, tuple(imgpoints2[i][0]), 5, (0,255,0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行以上代码，就可以得到可视化的重投影误差结果。注意，这里只绘制了第一个标定板的角点和重投影点，如果需要可视化多个标定板的重投影误差，需要进行相应的修改。