三角测量法python

三角测量法是一种用于计算相机位姿和深度信息的方法。在Python中，可以使用OpenCV库来实现三角测量法。

首先，需要提取配准点，即在两幅图像中找到对应的特征点。可以使用特征点匹配算法（如SIFT、SURF等）来实现。然后，根据相机内参和特征点的像素坐标，计算本质矩阵。可以使用OpenCV的`cv.findEssentialMat`函数来实现。

接下来，可以使用RANSAC算法来估计相机的运动。通过调用`cv.recoverPose`函数，可以得到相机的旋转矩阵R和平移向量t。

最后，可以使用三角测量法来计算特征点的深度信息。可以使用`cv.triangulatePoints`函数来实现。需要注意的是，需要将相机内参和外参转换为投影矩阵，并对三角测量结果进行归一化处理。

在代码中，可以参考以下步骤：
1. 提取配准点，得到`points1`和`points2`。
2. 计算本质矩阵，使用`cv.findEssentialMat`函数。
3. 估计相机运动，使用`cv.recoverPose`函数，得到旋转矩阵R和平移向量t。
4. 进行三角测量，使用`cv.triangulatePoints`函数，得到三维坐标点`points4D`。
5. 对三维坐标点进行归一化处理，得到归一化后的坐标点`points4D`。
6. 可以根据需要进行可视化，使用`cv.circle`函数和Matplotlib库来绘制配准点和深度距离的可视化结果。

请注意，以上代码片段是从引用中提取的，可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python opencv实现2D-2D对极几何求解位姿以及三角测量](https://blog.csdn.net/qq_38204686/article/details/115018686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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