如果没有仰角度数,只有两个视角的图片该如何实现呢
时间: 2024-04-09 16:28:22 浏览: 14
如果你只有两个视角的图片,而没有仰角度数,可以尝试使用立体投影方法来计算云高。下面是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def calculate_cloud_height(image_left, image_right, baseline, focal_length):
# 读取左右视角图片
img_left = cv2.imread(image_left)
img_right = cv2.imread(image_right)
# 图片预处理
gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用SIFT算法提取关键点和特征描述子
sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray_left, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray_right, None)
# 使用FLANN匹配器进行特征点匹配
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 选择最佳匹配的特征点
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.75 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 计算视差(disparity)
disparity_map = np.zeros_like(gray_left, dtype=np.uint8)
for match in good_matches:
x1, y1 = kp1[match.queryIdx].pt
x2, y2 = kp2[match.trainIdx].pt
disparity_map[int(y1), int(x1)] = np.abs(x1 - x2)
# 计算云高
cloud_height = baseline * focal_length / np.mean(disparity_map)
return cloud_height
# 示例数据
image_left = "left_view.jpg" # 左视角图片
image_right = "right_view.jpg" # 右视角图片
baseline = 10 # 基线距离(单位:米)
focal_length = 100 # 焦距(单位:像素)
# 调用计算函数
cloud_height = calculate_cloud_height(image_left, image_right, baseline, focal_length)
# 输出结果
print("云高为:", round(cloud_height, 2), "米")
```
在该示例代码中,我们使用了OpenCV库中的SIFT算法来提取图片中的关键点和特征描述子,然后使用FLANN匹配器进行特征点匹配。通过匹配的特征点,我们可以计算出视差图(disparity map)。最后,根据基线距离和焦距,以及视差图的平均值,计算出云高。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要更复杂的处理和优化,根据具体情况进行调整。同时,你需要准备左右视角的图片,并提供合适的基线距离和焦距值。
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