cv2.projectPoints

cv2.projectPoints 是 OpenCV 中的一个函数，用于将三维点投影到二维平面上，实现三维物体的可视化。它的语法为：

cv2.projectPoints(objectPoints, rvec, tvec, cameraMatrix, distCoeffs[, imagePoints[, jacobian[, aspectRatio]]]) → imagePoints, jacobian

其中，参数 objectPoints 是一个包含三维点坐标的 numpy 数组，rvec 和 tvec 是相机的旋转矩阵和平移矩阵，cameraMatrix 是相机内参矩阵，distCoeffs 是相机的畸变系数，imagePoints 是函数的输出参数，包含了投影后的二维点坐标。jacobian 是可选的输出参数，是函数的导数。

需要注意的是，投影前的三维点坐标应该是以相机坐标系为基准的，而不是以世界坐标系为基准的。如果需要将世界坐标系下的点投影到相机图像上，需要先将世界坐标系下的点转换为相机坐标系下的点。

相关问题

mport cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) #棋盘格模板规格 w = 9 h = 6 # 世界坐标系中的棋盘格点,例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0)，去掉Z坐标，记为二维矩阵 objp = np.zeros((w*h,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:w,0:h].T.reshape(-1,2) # 储存棋盘格角点的世界坐标和图像坐标对 objpoints = [] # 在世界坐标系中的三维点 imgpoints = [] # 在图像平面的二维点 images = glob.glob('C:/yingxiang/biaoding.png') for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 找到棋盘格角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (w,h),None) # 如果找到足够点对，将其存储起来 if ret == True: cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria) objpoints.append(objp) imgpoints.append(corners) # 将角点在图像上显示 cv2.drawChessboardCorners(img, (w,h), corners, ret) cv2.imshow('findCorners',img) cv2.waitKey(1) cv2.destroyAllWindows() # 标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) # 去畸变 img2 = cv2.imread('calib/00169.png') h, w = img2.shape[:2] newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),0,(w,h)) # 自由比例参数 dst = cv2.undistort(img2, mtx, dist, None, newcameramtx) # 根据前面ROI区域裁剪图片 #x,y,w,h = roi #dst = dst[y:y+h, x:x+w] cv2.imwrite('calibresult.png',dst) # 反投影误差 total_error = 0 for i in range(len(objpoints)): imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) error = cv2.norm(imgpoints[i],imgpoints2, cv2.NORM_L2)/len(imgpoints2) total_error += error print ("total error: ", total_error/len(objpoints))这段代码为什么会报错

您没有提供具体的错误信息，所以我无法确定您遇到的确切问题。请注意，这段代码需要以下库的支持：cv2，numpy和glob。请确保您已正确安装这些库。

在代码中，您需要将以下路径更改为您的图像路径：

images = glob.glob('C:/yingxiang/biaoding.png')

如果您的图片不在这个路径下，那么您需要将其更改为正确的路径。

此外，在标定阶段，您可能需要调整以下参数以获得更好的结果：

criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

这些参数将影响角点的精度和标定的准确性。如果您遇到错误，请提供更多上下文信息，以便我更好地理解您的问题。

D:\Users\CBT\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe D:\python\camera\webcam_canny.py Traceback (most recent call last): File "D:\python\camera\webcam_canny.py", line 52, in <module> image_points, _ = cv2.projectPoints(object_points, rot_vec, trans_vec, camera_matrix, dist_coeffs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\calib3d\src\calibration.cpp:632: error: (-5:Bad argument) Intrinsic parameters must be 3x3 floating-point matrix in function 'cvProjectPoints2Internal' Process finished with exit code 1

这个错误提示显示相机内参 `camera_matrix` 的数据类型不正确，需要是一个3x3的浮点数矩阵。你可以检查一下 `camera_matrix` 是否符合要求，或者尝试将其数据类型转换为浮点数。你可以尝试在代码中添加以下语句将相机内参转换为浮点数：

camera_matrix = np.array([[1000.0, 0.0, 320.0], [0.0, 1000.0, 240.0], [0.0, 0.0, 1.0]], dtype=np.float32)

这里将相机内参的数据类型设置为 `np.float32`，以确保其为浮点数类型。如果还是遇到问题，可以检查一下代码中其他涉及到相机内参的部分，比如相机标定的代码是否有误，或者是否有其他地方对相机内参进行了修改。