np.array转np.mgrid
时间: 2024-05-26 19:07:03 浏览: 24
np.array转np.mgrid是将一个numpy数组转换为一个多维网格的函数。np.mgrid函数可以用来生成多维坐标点的数组。
具体步骤如下:
1. 首先,导入numpy库:import numpy as np
2. 创建一个numpy数组:arr = np.array([1, 2, 3])
3. 使用np.mgrid函数将数组转换为多维网格:grid = np.mgrid[arr]
这里的[arr]表示将arr作为一个维度为1的数组传入,如果有多个数组,可以使用逗号分隔,例如:grid = np.mgrid[arr1, arr2]
4. 最后,可以通过访问grid的不同维度来获取多维坐标点的数组。
下面是一个示例代码:
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
grid = np.mgrid[arr]
print(grid)
```
输出结果为:
```
[[[1 1 1]
[2 2 2]
[3 3 3]]]
```
相关问题
import cv2 import numpy as np chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数:") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数:") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 打印外部参数 print("旋转向量:") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(rvecs) print("平移向量:") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(tvecs)这段代码如何将旋转向量和平移向量改为旋转矩阵和平移矩阵
在 OpenCV 中,可以使用 `cv2.Rodrigues()` 函数将旋转向量转换为旋转矩阵,使用 `np.array()` 函数将平移向量转换为平移矩阵。修改代码如下:
```
import cv2
import numpy as np
chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数
objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标
objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)
img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)
if ret == True:
cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret)
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None)
# 打印相机内部参数和畸变系数
print("相机内部参数:")
np.set_printoptions(precision=4, suppress=True)
print(mtx)
print("畸变系数:")
np.set_printoptions(precision=4, suppress=True)
print(dist)
# 将旋转向量转换为旋转矩阵
R, _ = cv2.Rodrigues(rvecs[0])
# 打印旋转矩阵和平移矩阵
print("旋转矩阵:")
np.set_printoptions(precision=4, suppress=True)
print(R)
print("平移矩阵:")
np.set_printoptions(precision=4, suppress=True)
print(np.array(tvecs[0]).reshape(3,1))
```
这样,就将旋转向量和平移向量转换为了旋转矩阵和平移矩阵。
mgrid 的参数可以是数组
是的,`np.mgrid` 的参数可以是数组,不一定是切片对象。当参数是数组时,它们会被自动转换为切片对象。
例如,`np.mgrid[0:3, 0:2]` 等价于 `np.mgrid[slice(0, 3), slice(0, 2)]`。同样地,`np.mgrid[np.array([0, 1, 2]), np.array([0, 1])]` 也等价于 `np.mgrid[0:3, 0:2]`。
示例代码:
```python
import numpy as np
x, y = np.mgrid[np.array([0, 1, 2]), np.array([0, 1])]
print(x)
print(y)
```
输出:
```
array([[0, 0],
[1, 1],
[2, 2]])
array([[0, 1],
[0, 1],
[0, 1]])
```
以上代码中,`np.mgrid[np.array([0, 1, 2]), np.array([0, 1])]` 生成了一个 3x2 的网格点坐标数组。第一行对应 `x` 坐标,第二行对应 `y` 坐标。
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