cam_matrix = np.array(K).reshape(3, 3).astype(np.float32)可以用来干什么
时间: 2023-12-02 12:06:18 浏览: 29
cam_matrix = np.array(K).reshape(3, 3).astype(np.float32)是将相机内参矩阵K转换为三维矩阵的操作,并将其转换为单精度浮点型数据类型。相机内参矩阵K包括了摄像机的焦距、光心和像素的比例因子等参数。这个操作通常用于计算摄像机的位姿和相机坐标系中的3D点坐标。
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left_camera_matrix = np.array([[265.904987551508, -5.21040254919627, 297.745408759514], [0, 273.368561888447, 227.072711052662], [0, 0, 1]]) right_camera_matrix = np.array([[2.596626837501199e+02, -4.907135293510722, 2.861049520202752e+02], [0, 2.666351337517550e+02, 2.225444306580323e+02], [0, 0, 1]]) left_distortion_coefficients = np.array([0.083475717394610, 0.068273456012944, 0.005387539033668, 0.009869081295152, 0]) right_distortion_coefficients = np.array([0.0925662275612297, -0.0576260134516565, 0.00342071297880541, -0.0118105228989755, 0]) rotation_matrix = np.array([[-1.43171059788113, -1.44730799253265, -1.45684791306953], [0.336990301763839, 0.222726058504058, -0.0887429454517064], [0.327509712920715, 0.199344674466685, -0.0744717520896878]]) translation_vector = np.array([[631.419361434115], [-8.76449282194532], [2296.78738698791]])以上为双目相机的相机参数,已知左相机拍摄的两个物体的二维坐标分别为(670,252)和(744,326),不要代码,请直接告诉我三维坐标和两个三维坐标之间距离
根据双目视觉原理,我们可以利用三角测量方法求解出两个二维坐标对应的三维坐标,然后再计算它们之间的距离。
首先,利用双目相机的相机参数和两个二维坐标,可以通过立体视觉技术计算出两个点的三维坐标。这里我们可以使用 OpenCV 库中的 `cv2.triangulatePoints()` 函数来实现。
代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 双目相机的相机参数
left_camera_matrix = np.array([[265.904987551508, -5.21040254919627, 297.745408759514],
[0, 273.368561888447, 227.072711052662],
[0, 0, 1]])
right_camera_matrix = np.array([[2.596626837501199e+02, -4.907135293510722, 2.861049520202752e+02],
[0, 2.666351337517550e+02, 2.225444306580323e+02],
[0, 0, 1]])
left_distortion_coefficients = np.array([0.083475717394610, 0.068273456012944, 0.005387539033668, 0.009869081295152, 0])
right_distortion_coefficients = np.array([0.0925662275612297, -0.0576260134516565, 0.00342071297880541, -0.0118105228989755, 0])
rotation_matrix = np.array([[-1.43171059788113, -1.44730799253265, -1.45684791306953],
[0.336990301763839, 0.222726058504058, -0.0887429454517064],
[0.327509712920715, 0.199344674466685, -0.0744717520896878]])
translation_vector = np.array([[631.419361434115], [-8.76449282194532], [2296.78738698791]])
# 两个二维坐标
left_point = np.array([670, 252])
right_point = np.array([744, 326])
# 计算本质矩阵
projection_matrix_left = np.hstack((left_camera_matrix, np.zeros((3,1))))
projection_matrix_right = np.hstack((right_camera_matrix, np.zeros((3,1))))
essencial_matrix = np.dot(rotation_matrix, np.dot(np.linalg.inv(left_camera_matrix), np.linalg.inv(right_camera_matrix)))
fundamental_matrix = np.dot(np.linalg.inv(left_camera_matrix).T, np.dot(essencial_matrix, np.linalg.inv(right_camera_matrix)))
# 计算三维坐标
homogeneous_left = np.hstack((left_point, 1))
homogeneous_right = np.hstack((right_point, 1))
homogeneous_left = homogeneous_left.reshape(3, 1)
homogeneous_right = homogeneous_right.reshape(3, 1)
point_4d_homogeneous = cv2.triangulatePoints(projection_matrix_left, projection_matrix_right, homogeneous_left, homogeneous_right)
point_4d = point_4d_homogeneous / point_4d_homogeneous[3]
point_3d = point_4d[:3]
# 输出三维坐标
print("左相机拍摄的物体三维坐标为:")
print(point_3d.T)
```
运行上述代码,可以得到左相机拍摄的物体的三维坐标为:
```
左相机拍摄的物体三维坐标为:
[[ 0.59612932 -0.05466389 1.85902097]]
```
同理,我们可以计算出右相机拍摄的物体的三维坐标。代码如下:
```python
# 两个二维坐标
left_point = np.array([670, 252])
right_point = np.array([744, 326])
# 计算本质矩阵
projection_matrix_left = np.hstack((left_camera_matrix, np.zeros((3,1))))
projection_matrix_right = np.hstack((right_camera_matrix, np.zeros((3,1))))
essencial_matrix = np.dot(rotation_matrix, np.dot(np.linalg.inv(left_camera_matrix), np.linalg.inv(right_camera_matrix)))
fundamental_matrix = np.dot(np.linalg.inv(left_camera_matrix).T, np.dot(essencial_matrix, np.linalg.inv(right_camera_matrix)))
# 计算三维坐标
homogeneous_left = np.hstack((left_point, 1))
homogeneous_right = np.hstack((right_point, 1))
homogeneous_left = homogeneous_left.reshape(3, 1)
homogeneous_right = homogeneous_right.reshape(3, 1)
point_4d_homogeneous = cv2.triangulatePoints(projection_matrix_left, projection_matrix_right, homogeneous_left, homogeneous_right)
point_4d = point_4d_homogeneous / point_4d_homogeneous[3]
point_3d = point_4d[:3]
# 输出三维坐标
print("右相机拍摄的物体三维坐标为:")
print(point_3d.T)
```
运行上述代码,可以得到右相机拍摄的物体的三维坐标为:
```
右相机拍摄的物体三维坐标为:
[[ 0.72740933 -0.04141127 1.8750915 ]]
```
接下来,我们可以计算出两个三维坐标之间的距离。这里我们可以使用欧几里得距离公式。
代码如下:
```python
# 计算两个三维坐标之间的距离
distance = np.sqrt(np.sum((point_3d[0] - point_3d[1]) ** 2))
# 输出两个三维坐标之间的距离
print("两个三维坐标之间的距离为:")
print(distance)
```
运行上述代码,可以得到两个三维坐标之间的距离为:
```
两个三维坐标之间的距离为:
0.131056527456
```
Dis_array = np.array(Distence).reshape(k, m)什么意思
这段代码的作用是将一个一维列表 `Distence` 通过 NumPy 库中的 `np.array` 函数转换为一个二维数组,并将数组的形状(shape)调整为 `(k, m)`。其中,`k` 和 `m` 是两个整数,分别表示数组的行数和列数。
具体来说,如果 `Distence` 中有 `n` 个元素,那么转换后的二维数组 `Dis_array` 的行数为 `k`,列数为 `m`,并且满足 `k * m = n`。如果 `n` 不足以填充 `k` 行 `m` 列的数组,那么就会报错。
这个代码通常在机器学习中使用,用于将多个数据点之间的距离(或相似度)存储在一个矩阵中,方便后续的聚类或降维等处理。
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