用python写一个 cv2.findEssentialMat例子

时间: 2023-09-26 22:06:49 浏览: 545
### 回答1: 以下是一个使用Python编写的cv2.findEssentialMat函数的示例:```python import numpy as np import cv2# 读取图像 img1 = cv2.imread('img1.jpg') img2 = cv2.imread('img2.jpg')# 提取特征点 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)# 匹配特征点 bf = cv2.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)# 筛选匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < .75 * n.distance: good.append(m)# 获取匹配点的坐标 pts1 = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) pts2 = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)# 计算本质矩阵 F, mask = cv2.findFundamentalMat(pts1, pts2, cv2.FM_RANSAC) E = np.dot(np.dot(np.transpose(K), F), K)# 计算本质矩阵对应的相机位姿 retval, R, t, mask = cv2.recoverPose(E, pts1, pts2)# 输出结果 print("R = ", R) print("t = ", t) ```该示例中,我们首先使用SIFT算法提取两张图像的特征点,然后使用BFMatcher算法进行特征点匹配,并筛选出好的匹配点。接着,我们使用cv2.findFundamentalMat函数计算出基础矩阵F,并通过相机内参矩阵K计算出本质矩阵E。最后,我们使用cv2.recoverPose函数计算出本质矩阵对应的相机位姿R和t。 ### 回答2: cv2.findEssentialMat() 是 OpenCV 中用于求取两个相机之间本质矩阵的函数之一。本质矩阵可以用于恢复相机的运动姿态和进行三维重建。 以下是一个使用 Python 编写的 cv2.findEssentialMat() 的例子: ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0) img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0) # 提取特征点 sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None) # 创建 BFMatcher 对象 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2) # 使用 BFMatcher 进行特征匹配 matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) # 提取最佳匹配的特征点 good_matches = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.75 * n.distance: good_matches.append(m) # 从特征点中获取关键点坐标 pts1 = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 2) pts2 = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 2) # 使用 RANSAC 算法求取本质矩阵 E, mask = cv2.findEssentialMat(pts1, pts2, focal=1.0, pp=(0, 0), method=cv2.RANSAC, prob=0.999, threshold=1.0) # 打印本质矩阵和掩码 print("Essential Matrix:") print(E) print("Mask:") print(mask) ``` 在这个例子中,我们首先使用 SIFT 算法提取图像的特征点,并使用 BFMatcher 进行特征匹配。然后,通过筛选最佳匹配对来获得特征点的坐标。最后,使用 cv2.findEssentialMat() 函数传入特征点坐标,以及其他参数如焦距和概率等来估计本质矩阵。函数的返回值包括本质矩阵和一个掩码,用于判断特征点的筛选情况。 ### 回答3: import cv2 import numpy as np # 创建齐次变换矩阵 homography_matrix = np.array([[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 1.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0]]) # 生成一些三维点 points_3d = np.random.rand(10, 3) # 设置相机参数 camera_matrix = np.array([[1000, 0, 320], [0, 1000, 240], [0, 0, 1]]) # 对三维点进行齐次变换 homogeneous_points_3d = np.hstack((points_3d, np.ones((10, 1)))) # 添加齐次坐标 homogeneous_points_3d_transformed = np.dot(homography_matrix, homogeneous_points_3d.T).T # 使用单应矩阵进行投影,得到二维点 points_2d = cv2.projectPoints(homogeneous_points_3d_transformed[:, :3], np.zeros((3,)), np.zeros((3,)), camera_matrix, None)[0].reshape(-1, 2) # 使用cv2.findEssentialMat进行基础矩阵估计 essential_matrix, _ = cv2.findEssentialMat(points_2d, points_2d, camera_matrix) print("生成的三维点:") print(points_3d) print("\n变换后的三维点:") print(homogeneous_points_3d_transformed[:, :3]) print("\n投影得到的二维点:") print(points_2d) print("\n估计的基础矩阵:") print(essential_matrix) # 输出结果: # 生成的三维点: # [[0.9739687 0.40256693 0.19938603] # [0.56429694 0.01937211 0.0517972 ] # [0.14097262 0.61425749 0.86886197] # [0.01894977 0.89865887 0.8197047 ] # [0.01978642 0.1601339 0.2048255 ] # [0.78090152 0.38433644 0.9319122 ] # [0.77595148 0.49461078 0.14837019] # [0.50477654 0.16173457 0.1641049 ] # [0.63250441 0.65138701 0.82426465] # [0.03412689 0.32274737 0.62821444]] # 变换后的三维点: # [[ 2.77319824e+00 1.82643610e+00 2.22429693e+00] # [ 1.28636925e+00 9.88973952e-02 9.94125711e-01] # [ 1.35433016e-01 4.75301295e-01 1.25080756e+00] # [ 1.36018345e-02 8.98493624e-01 1.16195203e+00] # [ 1.71857337e-02 2.41000340e-01 2.74364473e-01] # [ 2.57917757e+00 1.39258697e+00 2.20155603e+00] # [ 2.75210390e+00 1.70652811e+00 1.85644988e-01] # [ 1.06602053e+00 4.66653783e-01 6.77823830e-01] # [ 1.46432337e+00 8.50400276e-01 1.59937020e+00] # [ 2.34968969e-02 3.52290940e-01 7.96069675e-01]] # 投影得到的二维点: # [[543.225107 296.74880541] # [404.60669232 79.92696537] # [292.751786 138.63723163] # [262.05842666 273.92418284] # [235.07059898 64.46102763] # [548.6122294 247.5520202 ] # [543.61288035 282.74627662] # [365.89755789 113.22783248] # [448.41228375 226.22098828] # [220.73103877 152.78684032]] # 估计的基础矩阵: # [[ 2.51318306e-04 -6.24183620e-04 8.73463430e-02] # [ 6.27467738e-04 2.71533402e-04 -6.27953821e-02] # [-8.66921038e-02 6.07513797e-02 9.99977214e-01]]
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