camera_point = np.dot(np.linalg.inv(leftIntrinsic), np.array([xx, yy, 1]))什么意思

时间: 2023-06-20 16:03:38 浏览: 105

numpy基础教程之np.linalg

### numpy.linalg 模块详解 #### 一、引言 `numpy.linalg` 是 `NumPy` 库中的一个子模块，专门用于处理线性代数相关的运算。在数据分析、科学计算乃至机器学习等领域中，线性代数是不可或缺的基础工具之一。通过 `numpy.linalg`，用户可以轻松地执行矩阵求逆、计算行列式、求解线性方程组等操作。本文将详细介绍 `numpy.linalg` 的核心功能，并通过实例帮助读者更好地理解这些函数的应用场景。 #### 二、关键函数解析 ##### 1. `np.linalg.inv()`：矩阵求逆 **定义与用途**：`np.linalg.inv(A)` 函数用于计算矩阵 `A` 的逆矩阵。如果矩阵 `A` 可逆，则 `A^-1 * A = I`，其中 `I` 为单位矩阵。 **参数**：该函数接受一个二维数组作为输入，表示待求逆的矩阵。 **返回值**：返回一个二维数组，即矩阵 `A` 的逆矩阵。 **示例代码**： ```python import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) A_inv = np.linalg.inv(A) print("Matrix A:\n", A) print("Inverse of A:\n", A_inv) ``` **注意事项**：并非所有矩阵都可逆，例如奇异矩阵（行列式为0的矩阵）就没有逆矩阵。此外，高维矩阵的求逆运算可能会导致数值稳定性问题。 --- ##### 2. `np.linalg.det()`：矩阵求行列式（标量） **定义与用途**：`np.linalg.det(A)` 函数用于计算矩阵 `A` 的行列式值。行列式是一个标量值，可以用来判断矩阵是否可逆：如果行列式的绝对值接近于零，则矩阵接近于奇异矩阵。 **参数**：该函数接受一个二维数组作为输入，表示待求行列式的矩阵。 **返回值**：返回一个浮点数，即矩阵 `A` 的行列式值。 **示例代码**： ```python import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) det_A = np.linalg.det(A) print("Matrix A:\n", A) print("Determinant of A:", det_A) ``` **注意事项**：对于高维矩阵，行列式的计算可能会非常耗时，并且精度可能受到限制。 --- ##### 3. `np.linalg.norm()`：向量/矩阵的范数 **定义与用途**：`np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)` 函数用于计算向量或矩阵的范数。范数可以视为向量或矩阵的长度或大小的一种量化度量。 **参数**： - `x`：输入向量或矩阵。 - `ord`：范数的类型，默认为 `None` 表示使用欧几里得范数（2-范数）。其他常见选项包括 1-范数、无穷范数等。 - `axis`：指定沿哪个轴计算范数。默认为 `None`，表示计算整个数组的范数。 - `keepdims`：布尔值，若为 `True`，则保持输出数组的维度不变。 **返回值**：返回一个标量，表示向量或矩阵的范数。 **示例代码**： ```python import numpy as np x = np.array([3, 4]) norm_2 = np.linalg.norm(x) # 默认为2-范数 norm_1 = np.linalg.norm(x, ord=1) # 1-范数 norm_inf = np.linalg.norm(x, ord=np.inf) # 无穷范数 print("Vector x:", x) print("2-Norm:", norm_2) print("1-Norm:", norm_1) print("Infinity Norm:", norm_inf) ``` **注意事项**： - 不同类型的范数有不同的应用场景。例如，1-范数常用于稀疏化处理；无穷范数则用于最大元素的度量。 - 对于矩阵而言，范数还可以反映矩阵的条件数，进而判断矩阵的稳定性。 --- #### 三、总结通过本文的介绍，我们可以看到 `numpy.linalg` 提供了一系列强大的工具来处理线性代数问题。从简单的矩阵求逆到复杂的范数计算，这些函数不仅简化了数学计算的过程，也为后续的数据分析和模型构建奠定了坚实的基础。在实际应用中，合理选择并运用这些函数能够显著提高工作效率。以上就是关于 `numpy.linalg` 模块的详细介绍，希望能够帮助读者更深入地理解这一模块的功能与应用场景。如有疑问，欢迎留言讨论。

这行代码的作用是将相机坐标系中的一个点 `[xx, yy, 1]` 转换到图像坐标系中的坐标。具体来说，它首先对相机内参矩阵 `leftIntrinsic` 求逆，然后将点 `[xx, yy, 1]` 与逆内参矩阵相乘，得到的结果就是在图像坐标系中的坐标。这个代码片段通常在计算机视觉中使用，例如在相机标定、三维重建等方面。

阅读全文

camera_point = np.dot(np.linalg.inv(leftIntrinsic), np.array([xx, yy, 1]))什么意思

相关推荐

Dlib_face_recognition_from_camera-master.zip

dlib_face_recognition.zip

camera_point = np.dot(np.linalg.inv(leftIntrinsic), np.array([u_norm, v_norm, 1]))什么意思

python将基于相机坐标系获得的3D坐标点转换为世界坐标系下的3D坐标点

如何将图像的二维坐标转化为相机的三维坐标的代码

得到PNP解算的旋转矩阵和平移矩阵后，如何进一步计算相机坐标系下的三维坐标，用Python语言写出

不知道目标物体实际尺寸，进行单目视觉测距的代码

双目视觉中如何求视线的射线方程，用opencv python 实现

realsense d455如何用Python将像素点坐标转换为相机坐标

有没有深度图转点云的代码

python实现三角测量估计空间点位置（可调用OpenCV相关函数）：给定一个相机不同角度拍摄的两张图像，其相机内参矩阵[[520.9,0,325.1],[0,521.0,249.7],[0,0,1]] 通过三角测量，估计出图像1中像素点(239，220)对应的空间点的位置。

在知道相机高度和相机的内参矩阵的情况下把像素坐标转换为世界坐标代码

python深度图转点云图并可视化实例

将深度点云映射到世界坐标系C++代码

numpy.linalg.eig() 计算矩阵特征向量方式

基于函数np.linalg.svd()对当前脸部灰度矩阵X进行奇异值分解.zip

LQR-Controller-master 2_LQR模拟_lqrdemo_LQR编程_lqr_K._

Python库 | scipy-1.5.0rc2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl

最新推荐

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

【创新未发表】斑马算法ZOA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测Matlab源码 9515期.zip

j link 修复问题套件

C#实现modbusRTU(实现了01 3 05 06 16等5个功能码)

【创新未发表】基于matlab粒子群算法PSO-PID控制器优化【含Matlab源码 9659期】.zip

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

管理建模和仿真的文件

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用