projectpoints函数 opencv-tbb

在OpenCV中也提供了projectPoints函数用于点云投影，同时也可以结合TBB库进行并行计算。以下是一个简单的使用OpenCV和TBB实现点云投影的代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <tbb/tbb.h>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace tbb;

// 定义点云数据类型
typedef Mat_<float> PointCloud;

// 点云投影函数
void projectPoints(const PointCloud& points, const Mat& rvec, const Mat& tvec, const Mat& camera_matrix, vector<Point2f>& points2d)
{
    int num_points = points.rows;
    points2d.resize(num_points);

    // 并行处理
    parallel_for(blocked_range<int>(0, num_points), [&](const blocked_range<int>& range) {
        for (int i = range.begin(); i < range.end(); ++i) {
            Mat_<float> pt(3, 1);
            pt(0) = points(i, 0);
            pt(1) = points(i, 1);
            pt(2) = points(i, 2);
            vector<Point2f> pts;
            projectPoints(pt, rvec, tvec, camera_matrix, noArray(), pts);
            points2d[i] = pts[0];
        }
    });
}

int main()
{
    // 生成点云数据
    int num_points = 1000000;
    PointCloud points(num_points, 3);
    randn(points, Scalar(0), Scalar(1));

    // 定义相机参数
    Mat camera_matrix = (Mat_<float>(3, 3) << 500, 0, 320,
                                              0, 500, 240,
                                              0, 0, 1);
    Mat rvec = (Mat_<float>(3, 1) << 0.1, -0.2, 0.3);
    Mat tvec = (Mat_<float>(3, 1) << 1, -2, 3);

    // 计时
    auto start = chrono::high_resolution_clock::now();

    // 点云投影
    vector<Point2f> points2d;
    projectPoints(points, rvec, tvec, camera_matrix, points2d);

    auto end = chrono::high_resolution_clock::now();
    cout << "Time: " << chrono::duration<double>(end - start).count() << " s" << endl;

    return 0;
}

在上面的代码中，我们使用了OpenCV提供的projectPoints函数对点云数据进行投影，并使用了TBB库对投影过程进行并行计算。使用OpenCV库可以方便地进行相机标定和投影操作，而使用TBB库可以充分利用多核CPU的计算能力，提高程序的运行效率。