姿态估计¶
作者|OpenCV-Python Tutorials¶
编译|Vincent¶
来源|OpenCV-Python Tutorials¶
目标¶
在本章中 - 我们将学习利用calib3d模块在图像中创建一些3D效果。
基础¶
这将是一小部分。在上一次相机校准的会话中，你发现了相机矩阵，失真系数等。给定图案图像，我们可以利用以上信息来计算其姿势或物体在空间中的位置，例如其旋转方式， 对于平面物体，我们可以假设Z = 0，这样，问题就变成了如何将相机放置在空间中以查看图案图像。 因此，如果我们知道对象在空间中的位置，则可以在其中绘制一些2D图以模拟3D效果。 让我们看看如何做。
我们的问题是，我们想在棋盘的第一个角上绘制3D坐标轴(X,Y,Z)。 X轴为蓝色，Y轴为绿色，Z轴为红色。 因此，实际上Z轴应该感觉像它垂直于我们的棋盘平面。
首先，让我们从先前的校准结果中加载相机矩阵和失真系数。
import numpy as np
import cv2 as cv
import glob
# 加载先前保存的数据
with np.load('B.npz') as X:
mtx, dist, _, _ = [X[i] for i in ('mtx','dist','rvecs','tvecs')]
def draw(img, corners, imgpts):
corner = tuple(corners[0].ravel())
img = cv.line(img, corner, tuple(imgpts[0].ravel()), (255,0,0), 5)
img = cv.line(img, corner, tuple(imgpts[1].ravel()), (0,255,0), 5)
img = cv.line(img, corner, tuple(imgpts[2].ravel()), (0,0,255), 5)
return img
然后，与前面的情况一样，我们创建终止条件，对象点（棋盘上角的3D点）和轴点。 轴点是3D空间中用于绘制轴的点。 我们绘制长度为3的轴（由于我们根据该棋盘尺寸进行了校准，因此单位将以国际象棋正方形的尺寸为单位）。因此我们的X轴从(0,0,0)绘制为(3,0,0)，因此对于Y轴。 对于Z轴，从(0,0,0)绘制为(0,0,-3)。 负号表示它被拉向相机。
criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)
axis = np.float32([[3,0,0], [0,3,0], [0,0,-3]]).reshape(-1,3)
现在，像往常一样，我们加载每个图像。搜索7x6网格。如果找到，我们将使用子角像素对其进行优化。然后使用函数**cv.solvePnPRansac**()计算旋转和平移。一旦有了这些变换矩阵，就可以使用它们将轴点投影到图像平面上。简而言之，我们在图像平面上找到与3D空间中(3,0,0),(0,3,0),(0,0,3)中的每一个相对应的点。一旦获得它们，就可以使用draw()函数从第一个角到这些点中的每个点绘制线条。完毕!!!
for fname in glob.glob('left*.jpg'):
img = cv.imread(fname)
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv.findChessboardCorners(gray, (7,6),None)
if ret == True:
corners2 = cv.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
# 找到旋转和平移矢量。
ret,rvecs, tvecs = cv.solvePnP(objp, corners2, mtx, dist)
# 将3D点投影到图像平面
imgpts, jac = cv.projectPoints(axis, rvecs, tvecs, mtx, dist)
img = draw(img,corners2,imgpts)
cv.imshow('img',img)
k = cv.waitKey(0) & 0xFF
if k == ord('s'):
cv.imwrite(fname[:6]+'.png', img)
cv.destroyAllWindows()
绘制立方体¶
如果要绘制立方体，请如下修改draw()函数和轴点。 修改后的draw()函数:
def draw(img, corners, imgpts):
imgpts = np.int32(imgpts).reshape(-1,2)
# 用绿色绘制底层
img = cv.drawContours(img, [imgpts[:4]],-1,(0,255,0),-3)
# 用蓝色绘制高
for i,j in zip(range(4),range(4,8)):
img = cv.line(img, tuple(imgpts[i]), tuple(imgpts[j]),(255),3)
# 用红色绘制顶层
img = cv.drawContours(img, [imgpts[4:]],-1,(0,0,255),3)
return img
修改的轴点。它们是3D空间中多维数据集的8个角：
axis = np.float32([[0,0,0], [0,3,0], [3,3,0], [3,0,0], [0,0,-3],[0,3,-3],[3,3,-3],[3,0,-3] ])
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