归一坐标转换为相对坐标
时间: 2024-05-17 20:18:46 浏览: 119
要将归一化坐标转换为相对坐标,可以按照以下步骤进行操作:
1. 获取图像的宽度和高度:首先需要获取图像的宽度和高度,以便将归一化坐标转换为像素坐标。
2. 将归一化坐标转换为像素坐标:使用图像的宽度和高度将归一化坐标转换为像素坐标。具体来说,归一化坐标x和y的值分别乘以图像的宽度和高度,即可得到对应的像素坐标。
3. 计算相对坐标:计算相对坐标需要知道参考点的坐标。参考点可以是图像的中心点、左上角点等。例如,如果将左上角点作为参考点,那么相对坐标就是归一化坐标与左上角点像素坐标之差。具体来说,相对坐标x的值等于归一化坐标x乘以图像宽度减去左上角点的像素坐标x值,相对坐标y的值等于归一化坐标y乘以图像高度减去左上角点的像素坐标y值。
需要注意的是,以上步骤中的参考点的选择会影响计算结果。同时,在进行归一化坐标和相对坐标的转换时,也需要考虑到图像的方向和旋转角度等因素。
相关问题
meidapipe输出归一坐标转换为相对坐标
如果你使用的是Mediapipe库中的姿态估计模块,可以通过以下方式将Mediapipe输出的归一化坐标转换为相对坐标:
1. 获取图像的宽度和高度:首先需要从输入图像中获取宽度和高度,可以使用OpenCV库中的函数`cv::Mat::cols`和`cv::Mat::rows`获取。
2. 将归一化坐标转换为像素坐标:使用图像的宽度和高度将Mediapipe输出的归一化坐标转换为像素坐标。具体来说,Mediapipe输出的归一化坐标x和y的值分别乘以图像的宽度和高度,即可得到对应的像素坐标。
3. 计算相对坐标:计算相对坐标需要知道参考点的坐标。参考点可以是图像的中心点、左上角点等。例如,如果将左上角点作为参考点,那么相对坐标就是归一化坐标与左上角点像素坐标之差。具体来说,相对坐标x的值等于归一化坐标x乘以图像宽度减去左上角点的像素坐标x值,相对坐标y的值等于归一化坐标y乘以图像高度减去左上角点的像素坐标y值。
下面是一个示例代码,展示了如何将Mediapipe输出的归一化坐标转换为相对坐标:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "mediapipe/framework/formats/landmark.pb.h" // mediapipe::NormalizedLandmarkList
// 将Mediapipe的归一化坐标转换为相对坐标
void ConvertNormalizedLandmarkListToPoint2f(const mediapipe::NormalizedLandmarkList& landmarks,
std::vector<cv::Point2f>* points) {
points->clear();
const int num_landmarks = landmarks.landmark_size();
points->reserve(num_landmarks);
for (int i = 0; i < num_landmarks; ++i) {
const auto& landmark = landmarks.landmark(i);
const float x = landmark.x();
const float y = landmark.y();
points->emplace_back(x, y);
}
}
// 计算相对坐标
void CalculateRelativeCoordinates(const std::vector<cv::Point2f>& landmarks,
const cv::Size& image_size,
std::vector<cv::Point2f>* relative_landmarks) {
relative_landmarks->clear();
relative_landmarks->reserve(landmarks.size());
const cv::Point2f origin(0.0f, 0.0f);
for (const auto& landmark : landmarks) {
const cv::Point2f point(static_cast<float>(landmark.x) * image_size.width,
static_cast<float>(landmark.y) * image_size.height);
relative_landmarks->emplace_back(point - origin);
}
}
int main() {
mediapipe::NormalizedLandmarkList landmarks;
// 获取Mediapipe输出的归一化坐标
// ...
std::vector<cv::Point2f> points;
ConvertNormalizedLandmarkListToPoint2f(landmarks, &points);
const cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
const cv::Size image_size(image.cols, image.rows);
std::vector<cv::Point2f> relative_landmarks;
CalculateRelativeCoordinates(points, image_size, &relative_landmarks);
// 使用相对坐标进行后续操作
// ...
return 0;
}
```
需要注意的是,以上代码中的`mediapipe::NormalizedLandmarkList`类型是Mediapipe库中的类型,在实际使用中需要根据自己的情况进行修改。另外,此处使用了OpenCV库中的`cv::Point2f`和`cv::Size`类型,需要包含OpenCV头文件。
UE5.1.1使用归一坐标计算骨骼的旋转角度
在 Unreal Engine 5.1.1 中使用归一化坐标计算骨骼旋转角度,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,需要将归一化坐标转换为世界坐标系中的坐标值。这可以通过以下公式来实现:
```
x_world = x_norm * (right - left) + left
y_world = y_norm * (bottom - top) + top
```
其中,`x_norm` 和 `y_norm` 是归一化坐标系中的坐标值,`left`、`right`、`top` 和 `bottom` 分别是图像在世界坐标系中的左右上下边界的坐标值。
2. 根据骨骼的父子关系,计算每个骨骼的旋转角度。可以使用 Unreal Engine 提供的 `FQuat` 类型来表示旋转角度,具体来说,可以按照以下步骤进行:
1. 定义一个空的 `FQuat` 对象作为根骨骼的旋转角度。
2. 对于每个骨骼,计算其在世界坐标系中的旋转角度,并将其转换为 `FQuat` 对象。可以使用以下代码来实现:
```
FVector bone_vector = bone_end - bone_start; // 计算骨骼方向向量
FVector forward_vector = FVector::ForwardVector; // 定义一个前向向量
FQuat bone_rotation = FQuat::FindBetweenNormals(forward_vector, bone_vector); // 计算骨骼旋转角度
```
其中,`bone_start` 和 `bone_end` 分别是骨骼的起始点和终止点的世界坐标系中的坐标值。
3. 将当前骨骼的旋转角度乘以其父骨骼的旋转角度,得到当前骨骼的相对旋转角度。可以使用以下代码来实现:
```
FQuat relative_rotation = bone_rotation * parent_rotation;
```
其中,`parent_rotation` 是当前骨骼的父骨骼的旋转角度。
4. 将当前骨骼的相对旋转角度设置为其自身的旋转角度。可以使用以下代码来实现:
```
bone->SetBoneRotationByName(bone_name, relative_rotation, EBoneSpaces::WorldSpace);
```
其中,`bone_name` 是当前骨骼的名称,`bone` 是骨骼所在的骨骼网格对象。
3. 对于根骨骼,需要将其旋转角度设置为其自身的旋转角度乘以一个修正角度,以便将其转换到正确的方向。具体来说,可以使用以下代码来实现:
```
FQuat correction_rotation = FQuat::MakeFromEuler(FVector(0, 0, -90)); // 定义一个修正角度
FQuat root_rotation = correction_rotation * root_relative_rotation; // 将修正角度和相对旋转角度相乘
bone->SetBoneRotationByName(root_bone_name, root_rotation, EBoneSpaces::WorldSpace); // 设置根骨骼的旋转角度
```
其中,`correction_rotation` 是一个修正角度,可以根据实际情况进行调整。`root_relative_rotation` 是根骨骼的相对旋转角度,`root_bone_name` 是根骨骼的名称,`bone` 是骨骼所在的骨骼网格对象。
需要注意的是,以上代码仅为示例,具体实现可能会因为骨骼结构、姿态估计算法等因素而有所不同。在实际应用中,需要根据实际情况进行调整和优化。
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