python中cv2.projectPoints的用法小结

更新时间：2023年12月04日 10:59:22 作者：FourierTransformer

这篇文章主要介绍了python中cv2.projectPoints的用法,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧

我们先看一下c++ 中的参数解释

在这里插入图片描述

第一个输入的点是一个, (N, 3) 维的三维坐标系中的点, xyz
第二个是旋转向量,
第三个是平移向量.
第四个是相机内参,
第五个是相机的畸变系数, 如果输入是4个时, 就是[k1, k2, p1, p2], 输入5个时就是 [k1, k2, p1, p2, k3], 也可以是更多, [k1, k2, p1, p2, k3, k4, k5, k6]

实战在python里面, 我用lidar的点往图像上投影的时候是这么用的(lidar上的3d框, 即8个点.)

    rotation = lidar2camera_pose[:3, :3]
    translation = lidar2camera_pose[:3, 3]
    dist = np.array(camera_disinfo)
    imagePoints, _ = cv2.projectPoints(lidar_points, rotation, translation, camera_K, dist)
    imagePoints = np.reshape(imagePoints, (8, 2))
    maxrect = cv2.boundingRect(imagePoints.astype(int))

但是这样做无法把相机后面的点给排除掉, 所以可以这样改

 lidar_points = np.dot(lidar2camera_pose[:3, :3], lidar_points.T).T + lidar2camera_pose[:3, [3]].reshape(1, 3)
    lidar_points = lidar_points[lidar_points[:, 2]>0]
    if len(lidar_points) < 8:
        return None
    rotation = np.eye(3)
    translation = np.zeros((3, 1))
    dist = np.array(camera_disinfo)
    imagePoints, flag = cv2.projectPoints(lidar_points, rotation, translation, camera_K, dist)
    imagePoints = np.reshape(imagePoints, (8, 2))
    maxrect = cv2.boundingRect(imagePoints.astype(int))

到此这篇关于python中cv2.projectPoints的用法的文章就介绍到这了,更多相关python cv2.projectPoints用法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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