solvePnP를 ​​사용하여 4 개의 꼭지점의 실제 위치를 찾을 수 있습니까?

Question

solvepnp를 사용하여 캠 프레임과 월드 프레임의 (0,0,0) 회전 및 변환을 찾을 수 있습니다.

mtx = np.array([ 
[463.889 ,  0  , 320], 
[0   ,  463.889,  240], 
[0   ,  0 ,   1 ], 
]) 
dist = np.array([0.0,0,0,0,0]) 


objp = np.zeros((4,3), np.float32) 
objp[:,:2] = np.mgrid[0:2,0:2].T.reshape(-1,2) 

#objp = array([[ 0., 0., 0.], 
# [ 1., 0., 0.], 
# [ 0., 1., 0.], 
# [ 1., 1., 0.]], dtype=float32) 
# let assume the square len is 1cm. 

corners2 = np.float32([ [[498,136]] , [[558,138]], [[505,184]], [[569,186]]]) 
retval, rvecs, tvecs = cv2.solvePnP(objp, corners2, mtx, dist) 

imgpts, jac = cv2.projectPoints(axis, rvecs, tvecs, mtx, dist) 

tvecs는 카메라 프레임에서 (0,0,0)의 위치에 해당합니까?

다른 3 점의 번역은 어떻게 찾을 수 있습니까?

다른 말로하면, 나는 모든 실제 위치를 얻을 수 있는가? ([1., 0., 0.], [0., 1., 0.] 코너 2에있는 포인트?

Answer 1

tvecs는 카메라 프레임에서 (0,0,0)의 위치에 해당합니까?

OpenCV 설명서에서 이에 대한 답변을 찾을 수 있습니다.

• rvec - 출력 회전 벡터 즉, 함께 tvec로, 모델에서 포인트 좌표계 카메라 좌표계를 제공합니다 (로드 리 게스()를 참조).
• tvec - 출력 번역 벡터. 여기

그것이 모델에서 포인트 카메라 하나에 좌표계 제공 있음을 알려줍니다,이, 그것은으로 이동하는 데 필요한 번역 및 회전을 발견 할 것이다 당신이 당신의 포인트가 좌표계 무엇을 의미 이미지 평면에 투영되어 2D 이미지를 생성 할 수있는 위치.

귀하의 질문에 따라 달라질 수 있습니다 ... 귀하의 포인트가 카메라를보고 카메라를 통해 (0,0,0)으로 생성 된 것으로 가정하면 그렇습니다. 원점이 점의 중간에 있고 카메라가 2D 점을 얻은 이미지를 생성하는 것을 의미하면이 tvecs는이 카메라에 대한 원점입니다.

다른 3 점의 번역은 어떻게 찾을 수 있습니까? ([1., 0., 0.], [0., 1., 0.])

아주 쉽게, 전이를 만들 필요가 있습니다. rvecs와 tvecs에서 행렬. rvecs가 Rodrigues에 있고이 함수를 사용하여 회전 행렬 (3x3)을 구할 수 있습니다. 번역 행렬 (3x3)을 얻기 위해 다음과 같이 열 벡터 옆에 번역을 입력하고 아래에 las 위치에 0과 1 행을 넣으십시오.

    R11 R12 R13 T1 

변환 = R21 R22 R23 T2는

    R31 R32 R33 T3 

       0 0 0 1 

이제 그런 다음 당신이 그것을 곱하면됩니다. 균질 기본적으로 좌표 (여분의 행의 아래에 1 점을 넣어.

P = 1 
    0 
    0 
    1 

Transformation * P 

을 당신이 할 수있는 원하는 모든 포인트가있는이 :) 당신의 3D 점을 나타내는 4x1 벡터를 줄 것이며 마지막 부분 (이 경우)은 1이 될 것이고 3D 점으로 돌아가려면 제거 할 수 있습니다. 다른 경우에는 마지막 구성 요소가 다른 구성 요소를 나눕니다 (1로 만들기 위해) 또한 제거됩니다.

마지막으로 카메라의 포즈를 얻을 수도 있습니다. 이렇게하면 계속 추적 할 수 있습니다.

이 정보가 도움이되기를 바랍니다.

Answer 2

그래서이게 뭡니까? 고마워. rvec``와

rotMat,_ = cv2.Rodrigues(rvecs) 
T0 = np.zeros((4, 4)) 
T0[:3,:3] = rotMat 
T0[:4,3] = [0, 0, 0, 1] 
T0[:3,3] = np.transpose(tvecs) 

p0 = np.array([0, 0, 0, 1]) 
z0 = np.dot(T0, p0); 

p1 = np.array([0, 1, 0, 1]) 
z1 = np.dot(T0, p1); 

p2 = np.array([1, 0, 0, 1]) 
z2 = np.dot(T0, p2); 

p3 = np.array([1, 1, 0, 1]) 
z3 = np.dot(T0, p3);