opencv三角测量
时间: 2023-11-09 14:09:27 浏览: 51
OpenCV的三角测量可以通过cv2.triangulatePoints函数实现。这个函数需要输入两个相机的投影矩阵(P1,P2)以及两个图像中的对应点(points1,points2)。函数会输出三维空间中的点坐标。
具体操作步骤如下:
1. 使用cv2.findEssentialMat或cv2.findFundamentalMat计算基础矩阵或本质矩阵。
2. 使用cv2.recoverPose函数计算出相对姿态R和t。
3. 根据相机内参矩阵和相对姿态,计算出两个相机的投影矩阵P1和P2。
4. 输入两个图像中的对应点,使用cv2.triangulatePoints函数计算三维空间中的点坐标。
代码示例:
```
import cv2
import numpy as np
# 读入图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 提取特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
# 特征点匹配
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.match(des1, des2)
# 提取匹配的特征点
pts1 = []
pts2 = []
for match in matches:
pts1.append(kp1[match.queryIdx].pt)
pts2.append(kp2[match.trainIdx].pt)
pts1 = np.array(pts1)
pts2 = np.array(pts2)
# 计算本质矩阵
E, mask = cv2.findEssentialMat(pts1, pts2, focal=1, pp=(0, 0))
# 计算相对姿态
points, R, t, mask = cv2.recoverPose(E, pts1, pts2)
# 计算投影矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]) # 相机内参矩阵
P1 = np.concatenate((K, np.zeros((3,1))), axis=1) # 第一个相机的投影矩阵
P2 = np.concatenate((K.dot(R), K.dot(t)), axis=1) # 第二个相机的投影矩阵
# 三角测量
points4D = cv2.triangulatePoints(P1, P2, pts1.T, pts2.T)
points3D = points4D / points4D[3]
# 输出三维点坐标
print(points3D[:3].T)
```