相机坐标系与世界坐标系转换的后方交会解算技术

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0 下载量 15 浏览量 更新于2024-10-21 收藏 4.61MB ZIP 举报
相机坐标系是摄影测量学中的一个关键概念,用于描述相机相对于某一参考坐标系的位置和方向。在摄影测量和遥感领域,确定相机坐标系与世界坐标系之间的旋转平移关系对于精确地理信息的获取至关重要。摄影测量学中,后方交会是一种常用的数学方法,用于根据已知的地面控制点坐标以及对应图像上的点坐标,反求相机在拍摄时的位置和姿态。 摄影测量学是一门涉及利用摄影技术获取地表信息的学科,其后方交会程序是指通过影像上的控制点来推算相机位置和方向的方法。在这种方法中,需要已知的控制点在世界坐标系中的坐标位置,以及这些点在照片上通过相机坐标系投影的像点坐标。 相机坐标系通常指的是以相机为原点,其光学主轴为Z轴,水平方向为X轴,垂直方向为Y轴的右手坐标系。在实际操作中,由于相机拍摄时可能存在一定的旋转和平移,需要通过数学模型进行转换,以达到与世界坐标系的精确对应。 解算相机坐标系与世界坐标系的旋转平移关系通常涉及到以下步骤: 1. 确定控制点:选择在地面上已知准确坐标的点,作为参考点。 2. 获取像点坐标:在图像上准确找到这些控制点的像点坐标。 3. 建立方程组:根据几何关系和光学原理,建立数学模型来描述相机坐标系和世界坐标系之间的关系。这通常涉及到三维空间中的坐标转换,需要用到旋转矩阵和平移向量。 4. 参数求解:通过最小二乘法等数值计算方法,求解相机的内外方位元素,即相机的旋转和平移参数。 5. 验证结果:通过解算出的参数,重新计算其他控制点的像点坐标,与实际观测值进行比较,以验证参数的准确性。 在实际应用中,为了提高解算的精确度,常常需要使用多张照片和多个地面控制点,通过建立更复杂的数学模型来进行整体优化求解。 BIAODING.zip这个压缩包文件中,包含了实现上述后方交会程序所需的算法和数据处理工具。文件名称列表中的BIAODING可能是程序的执行文件或者是一个包含多种数据和脚本的容器,用于处理相机坐标系与世界坐标系之间的转换。由于描述中提到只有一个文件名,可以推测该文件是一个封装了所有必要功能的软件包,或者是一个包含了所有必要数据的压缩文件,供进行摄影测量学计算的专家或工程师使用。 在使用这类工具时,用户需要具备一定的摄影测量学知识以及对几何、矩阵运算的理解,同时也需要对计算过程中可能出现的误差有清晰的认识,以便正确处理数据和解释结果。正确地执行后方交会程序,不仅能够提高测量的精确度,还能够为后续的摄影测量数据处理奠定坚实的基础。

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

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