np.mgrid 入参是什么
时间: 2023-06-13 21:04:55 浏览: 42
np.mgrid函数用于生成多维网格点坐标数组。它的入参是切片对象(slice object),每个切片对象表示一个维度的网格点坐标。例如,对于三维网格点坐标,可以使用三个切片对象作为np.mgrid函数的入参,分别表示三个维度的坐标范围和步长。具体来说,入参是形如[start:stop:step]的切片对象,其中start表示起始坐标,stop表示终止坐标,step表示步长。如果只有一个切片对象,表示在该维度上坐标范围为0到该切片对象的终止坐标,步长为1。
相关问题
python BA求解相机外参代码
相机外参指的是相机在世界坐标系中的位置和朝向,通常用旋转矩阵和平移向量表示。在求解相机外参时,通常需要用到相机内参以及一些标定板的三维坐标和对应的图像点。
以下是一个使用 OpenCV 库来求解相机外参的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义标定板的三维坐标
obj_pts = np.zeros((6*8, 3), np.float32)
obj_pts[:, :2] = np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2) * 30
# 读取标定板的图像
img = cv2.imread('calibration.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 读取相机内参
mtx = np.loadtxt('camera_matrix.txt')
# 读取标定板的图像点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (8, 6), None)
if ret:
# 求解相机外参
ret, rvecs, tvecs = cv2.solvePnP(obj_pts, corners, mtx, None)
# 将旋转向量转化为旋转矩阵
R, _ = cv2.Rodrigues(rvecs)
# 打印相机外参
print('旋转矩阵:\n', R)
print('平移向量:\n', tvecs)
else:
print('未找到标定板!')
```
需要注意的是,这里假设已经通过相机标定得到了相机内参,即相机的焦距和主点位置等参数,并将其保存在 `camera_matrix.txt` 文件中。同时,还需要提前定义标定板的三维坐标 `obj_pts`,这里假设标定板上每个格子的大小为 30mm,共有 8 行 6 列格子。
在代码中,使用 `cv2.findChessboardCorners()` 函数来检测标定板的图像点,然后通过 `cv2.solvePnP()` 函数来求解相机外参。最后将旋转向量转化为旋转矩阵,并打印出旋转矩阵和平移向量即可。
相机标定python代码,并保存相机内参矩阵和外参矩阵为.txt文件,用以实现矫正
以下是使用Python OpenCV库进行相机标定的代码示例,并将相机内参矩阵和外参矩阵保存为.txt文件:
```python
import numpy as np
import cv2
import glob
# 设置棋盘格的行列数
rows = 6
cols = 9
# 准备棋盘格角点的空列表
objpoints = []
imgpoints = []
# 获取棋盘格角点的世界坐标系坐标
objp = np.zeros((rows*cols,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:cols,0:rows].T.reshape(-1,2)
# 获取所有棋盘格图片的路径
images = glob.glob('path/to/images/*.jpg')
# 遍历所有图片
for fname in images:
# 读取图片
img = cv2.imread(fname)
# 将图片转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 寻找棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (cols, rows), None)
# 如果找到了棋盘格角点
if ret == True:
# 将棋盘格角点添加到列表中
objpoints.append(objp)
imgpoints.append(corners)
# 进行相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
# 打印相机内参矩阵
print("Camera matrix:")
print(mtx)
# 打印畸变系数
print("Distortion coefficients:")
print(dist)
# 保存相机内参矩阵和外参矩阵
np.savetxt('path/to/camera_matrix.txt', mtx)
np.savetxt('path/to/distortion_coefficients.txt', dist)
```
其中,`path/to/images/*.jpg`需要替换为存储棋盘格图片的路径,`path/to/camera_matrix.txt`和`path/to/distortion_coefficients.txt`需要替换为保存相机内参矩阵和畸变系数的文件路径。