cv2怎么把两个二维向量组成三维向量
时间: 2023-10-09 19:16:38 浏览: 41
使用numpy的stack函数可以把两个二维向量堆叠成三维向量。
示例代码:
``` python
import numpy as np
import cv2
# 生成两个二维向量
a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])
# 将两个二维向量堆叠成三维向量
c = np.stack((a, b))
# 输出结果
print(c)
```
输出结果:
```
[[1 2]
[3 4]]
```
其中,`np.stack((a, b))`函数的第一个参数是一个元组,包含要堆叠的向量。在本例中,我们将`a`和`b`堆叠在一起,生成一个2x2的数组`c`。由于`a`和`b`都是长度为2的一维数组,因此堆叠后的数组`c`是一个2x2的二维数组,也可以看作是一个2个元素的一维数组,每个元素是一个长度为2的一维数组。这样,我们就将两个二维向量组成了一个三维向量。
相关问题
利用python将一个二维坐标点转成相机三维坐标点
要将二维坐标点转换为相机三维坐标点,我们需要知道相机的内部参数和外部参数。
内部参数包括焦距、主点、图像尺寸等信息,可以通过相机标定获得。外部参数包括相机的位置和朝向,可以通过计算机视觉中的相机位姿估计方法获得。
假设已知相机的内部参数以及相机在世界坐标系下的位姿,我们可以通过以下步骤将二维坐标点转换为相机三维坐标点:
1. 将二维坐标点归一化,即将像素坐标 $(u,v)$ 转换为归一化坐标 $(x,y)$,其中 $x=(u-c_x)/f_x$,$y=(v-c_y)/f_y$,$c_x$ 和 $c_y$ 分别为主点的横纵坐标,$f_x$ 和 $f_y$ 分别为相机焦距在横纵方向上的分量。
2. 将归一化坐标 $(x,y)$ 转换为相机坐标系下的坐标 $(X_c,Y_c,Z_c)$,其中 $Z_c$ 为相机到目标物体的距离。
$$
\begin{bmatrix}
X_c \\
Y_c \\
Z_c
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
x \\
y \\
1
\end{bmatrix}
Z_c
$$
3. 将相机坐标系下的坐标 $(X_c,Y_c,Z_c)$ 转换为世界坐标系下的坐标 $(X_w,Y_w,Z_w)$,其中 $(X_w,Y_w,Z_w)$ 为目标物体在世界坐标系下的坐标。
$$
\begin{bmatrix}
X_w \\
Y_w \\
Z_w \\
1
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
R_{11} & R_{12} & R_{13} & T_x \\
R_{21} & R_{22} & R_{23} & T_y \\
R_{31} & R_{32} & R_{33} & T_z \\
0 & 0 & 0 & 1
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
X_c \\
Y_c \\
Z_c \\
1
\end{bmatrix}
$$
其中 $R$ 为相机的旋转矩阵,$T$ 为相机的平移向量。
因此,将二维坐标点 $(u,v)$ 转换为相机三维坐标点 $(X_w,Y_w,Z_w)$ 的完整代码如下:
```python
import numpy as np
# 相机内部参数
fx = 100 # 焦距
fy = 100
cx = 320 # 主点
cy = 240
# 相机外部参数
R = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]) # 旋转矩阵
T = np.array([0, 0, 0]) # 平移向量
# 二维坐标点
u = 200
v = 150
# 归一化坐标
x = (u - cx) / fx
y = (v - cy) / fy
# 相机坐标系下的坐标
Z_c = 1 # 假设相机到目标物体的距离为1
X_c = x * Z_c
Y_c = y * Z_c
# 世界坐标系下的坐标
P_c = np.array([X_c, Y_c, Z_c, 1]).reshape(4, 1)
P_w = np.dot(np.hstack((R, T.reshape(3, 1))), P_c)
X_w, Y_w, Z_w = P_w[0, 0], P_w[1, 0], P_w[2, 0]
print('二维坐标点 ({}, {}) 转换为相机三维坐标点 ({}, {}, {})'.format(u, v, X_w, Y_w, Z_w))
```
需要注意的是,上述代码中默认相机的旋转矩阵为单位矩阵,即相机的朝向与世界坐标系重合。如果实际情况中相机的朝向不同,需要根据实际情况修改旋转矩阵 $R$ 的值。
已知左相机拍摄图像上的两个二维坐标,请使用python-opencv,得到深度值
要得到深度值,需要知道两个二维坐标在三维空间中的坐标,然后计算它们之间的距离。这个过程需要使用相机的内参和外参,以及双目视差的计算方法。
以下是一个简单的示例代码,假设左相机内参矩阵为K1,畸变系数为D1,右相机内参矩阵为K2,畸变系数为D2,左相机到右相机的旋转矩阵为R,平移向量为T,左相机拍摄图像上的两个点的像素坐标为pt1和pt2:
```python
import cv2
import numpy as np
# 左相机内参矩阵和畸变系数
K1 = np.array([[focal_length, 0, cx], [0, focal_length, cy], [0, 0, 1]])
D1 = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
# 右相机内参矩阵和畸变系数
K2 = np.array([[focal_length, 0, cx], [0, focal_length, cy], [0, 0, 1]])
D2 = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
# 左相机到右相机的旋转矩阵和平移向量
R = np.array([[r11, r12, r13], [r21, r22, r23], [r31, r32, r33]])
T = np.array([t1, t2, t3])
# 左相机拍摄的图像和右相机拍摄的图像
img1 = cv2.imread('left.jpg')
img2 = cv2.imread('right.jpg')
# 将图像转换为灰度图
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 去畸变
undistort1 = cv2.undistort(gray1, K1, D1)
undistort2 = cv2.undistort(gray2, K2, D2)
# 计算双目视差
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(undistort1, undistort2)
# 计算三维坐标
points1 = cv2.triangulatePoints(K1, np.hstack((np.eye(3), np.zeros((3, 1)))), pt1.reshape((2, 1)), K2, np.hstack((R, T)), pt2.reshape((2, 1)))
points1 /= points1[3]
points2 = cv2.triangulatePoints(K1, np.hstack((np.eye(3), np.zeros((3, 1)))), pt2.reshape((2, 1)), K2, np.hstack((R, T)), pt1.reshape((2, 1)))
points2 /= points2[3]
# 计算距离
distance = np.linalg.norm(points1[:3] - points2[:3])
print("距离为:", distance)
```
需要注意的是,这里使用的是简单的BM算法计算双目视差,实际上还有更加精确的算法,比如SGBM和深度学习方法。