已知相机内外参,opencv python对双目相机实现世界坐标的求解
时间: 2023-07-07 12:17:53 浏览: 232
对于双目相机,您可以通过以下步骤实现世界坐标的求解:
1. 标定相机:分别对左右相机进行标定,得到相机内部参数和畸变参数。
2. 计算视差图:使用SGBM、BM等算法计算出左右相机的视差图。
3. 计算三维点云:根据视差图和相机内外参,使用三角测量方法计算出特征点的三维坐标。
下面是一个简单的示例代码,用于计算双目相机中的特征点的世界坐标:
```
import cv2
import numpy as np
# 读取图像和标定参数
img_left = cv2.imread('left.jpg')
img_right = cv2.imread('right.jpg')
K_left = np.array([[fx_left, 0, cx_left], [0, fy_left, cy_left], [0, 0, 1]]) # 左相机内部参数矩阵
dist_left = np.array([k1_left, k2_left, p1_left, p2_left, k3_left]) # 左相机畸变参数
K_right = np.array([[fx_right, 0, cx_right], [0, fy_right, cy_right], [0, 0, 1]]) # 右相机内部参数矩阵
dist_right = np.array([k1_right, k2_right, p1_right, p2_right, k3_right]) # 右相机畸变参数
R = np.array([[r11, r12, r13], [r21, r22, r23], [r31, r32, r33]]) # 旋转矩阵
T = np.array([[tx], [ty], [tz]]) # 平移向量
# 计算视差图
window_size = 3
min_disp = 0
num_disp = 16 * 5
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=min_disp, numDisparities=num_disp, blockSize=window_size, P1=8*3*window_size**2, P2=32*3*window_size**2, disp12MaxDiff=1, uniquenessRatio=10, speckleWindowSize=100, speckleRange=32)
disp = stereo.compute(img_left, img_right).astype(np.float32) / 16.0
# 计算三维点云
points_3d = cv2.reprojectImageTo3D(disp, Q)
points_3d = points_3d.reshape(-1, 3)
# 将三维点云转换到世界坐标系下
points_3d_homogeneous = np.hstack((points_3d, np.ones((points_3d.shape[0], 1))))
points_3d_in_world = np.dot(R, points_3d_homogeneous.T) + T
points_3d_in_world = points_3d_in_world.T
print(points_3d_in_world) # 输出所有特征点的世界坐标
```
这只是一个简单的示例,实际情况下可能需要进行更复杂的计算和处理。注意,上述代码中的Q是双目相机的立体校正矩阵,可以使用cv2.stereoRectify函数来计算。