for corner in origin_corners_2: vec = np.dot(gh, corner) x, y = vec[0]/vec[2], vec[1]/vec[2] project_corners_2.append([x, y])
时间: 2023-04-05 14:03:49 浏览: 50
这是一个关于计算的问题,我可以回答。这段代码是将原始的角点坐标通过矩阵变换转换为投影后的角点坐标。其中,np.dot是numpy库中的矩阵乘法函数,gh是变换矩阵,corner是原始角点坐标,vec是通过矩阵乘法得到的新的坐标向量,x和y是通过vec计算得到的投影后的坐标值,project_corners_2是存储投影后角点坐标的列表。
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apriltag检测到两个码,怎么取两个检测结果的平均值计算
Apriltag 检测到两个码后,可以将每个码的四个角点坐标分别取出,然后将这些坐标求平均值,得到最终的平均坐标。
以下是具体的实现步骤:
1. 遍历 Apriltag 检测结果,将每个检测到的码的四个角点坐标分别保存到一个二维数组中。
```
std::vector<std::vector<cv::Point2f>> corners_vec;
for (int i = 0; i < zarray_size(detections); i++) {
apriltag_detection_t *det;
zarray_get(detections, i, &det);
std::vector<cv::Point2f> corners;
for (int j = 0; j < 4; j++) {
corners.push_back(cv::Point2f(det->p[j][0], det->p[j][1]));
}
corners_vec.push_back(corners);
}
```
2. 对每个码的四个角点坐标进行平均值计算,得到最终的平均坐标。
```
std::vector<cv::Point2f> avg_corners;
for (int i = 0; i < 4; i++) {
float x_sum = 0, y_sum = 0;
for (int j = 0; j < corners_vec.size(); j++) {
x_sum += corners_vec[j][i].x;
y_sum += corners_vec[j][i].y;
}
float x_avg = x_sum / corners_vec.size();
float y_avg = y_sum / corners_vec.size();
avg_corners.push_back(cv::Point2f(x_avg, y_avg));
}
```
3. 最终得到的 `avg_corners` 就是两个检测结果的平均值坐标。
需要注意的是,这种方法只适用于两个码的情况,如果有多个码需要取平均的话,需要使用更复杂的方法进行计算。另外,由于 Apriltag 检测结果的精度和稳定性受到多种因素的影响,因此在实际应用中需要进行适当的参数调整和误差处理。
如何寻找图像中黄色区域的角点(inRange找到黄色区域后需进行形态学处理)C++
您可以使用OpenCV库中的函数来寻找图像中黄色区域的角点。具体步骤如下:
1. 使用inRange函数将图像中的黄色区域提取出来,得到一个二值图像。
2. 对二值图像进行形态学处理,可以使用函数morphologyEx,可以选择不同的操作,例如开运算、闭运算、膨胀、腐蚀等,以去除图像中的噪声和平滑图像。
3. 使用函数findContours找到图像中的轮廓。
4. 对每个轮廓使用函数approxPolyDP进行多边形拟合,得到轮廓的近似多边形。
5. 对多边形进行判断,如果多边形拟合结果是四边形,则说明该轮廓是矩形,可以使用函数cornerSubPix来进一步提取矩形的四个角点。
以下是一个实现的示例代码:
```c++
Mat srcImg = imread("image.jpg");
Mat hsvImg, binaryImg;
// 将图像转换到HSV空间
cvtColor(srcImg, hsvImg, COLOR_BGR2HSV);
// 设定黄色区域的HSV阈值
Scalar lower_yellow = Scalar(26, 43, 46);
Scalar upper_yellow = Scalar(34, 255, 255);
// 将图像中的黄色区域提取出来
inRange(hsvImg, lower_yellow, upper_yellow, binaryImg);
// 进行形态学处理
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
morphologyEx(binaryImg, binaryImg, MORPH_OPEN, element);
// 寻找轮廓
vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(binaryImg, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 对每个轮廓进行多边形拟合,并提取角点
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
vector<Point> approxCurve;
approxPolyDP(contours[i], approxCurve, arcLength(contours[i], true) * 0.02, true);
if (approxCurve.size() == 4) {
// 绘制矩形轮廓
drawContours(srcImg, vector<vector<Point> >{approxCurve}, -1, Scalar(0, 0, 255), 2);
// 提取角点
vector<Point2f> corners;
for (int j = 0; j < approxCurve.size(); j++) {
corners.push_back(Point2f(approxCurve[j].x, approxCurve[j].y));
}
cornerSubPix(binaryImg, corners, Size(5, 5), Size(-1, -1), TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER | TermCriteria::EPS, 20, 0.01));
// 绘制角点
for (int j = 0; j < corners.size(); j++) {
circle(srcImg, corners[j], 5, Scalar(255, 0, 0), -1);
}
}
}
imshow("result", srcImg);
waitKey(0);
```
其中,image.jpg是待处理的图像文件名。