카메라에서 이미지를 얻고 (렌즈 왜곡없이) 직사각형 객체를 감지해야합니다. 마커가 좋은 예입니다. 마커의 경우 코너 수, 최소 크기, 보드 대비 및 볼록을 확인합니다. 거짓 사각형의 양이 많은 경우이를 향상시키는 방법에 대한 아이디어가있었습니다. 일반적으로 이러한 모든 때문에 관점 모양의 이러한 종류를 허용하는 경우 우리가 확인할 수없는 카메라에 대해 아무
나는 flags PARAM은 디폴트 값 SOLVEPNP_ITERATIVE을 사용하는 경우, 그것은하는 우선합니다 (DLT 알고리즘을 사용하여, cvFindExtrinsicCameraParams2를 부르고 OpenCV의에서 기능 solvePnP()의 소스 코드를 읽고 있어요 우리는 3D 점의 평면이 아닌 세트가있는 경우)를 사용하여 6DOF 카메라 포즈를 초
오버 헤드의 포즈 (세계 좌표계에서 x, y, z 및 회전 : Rx, Ry, Rz)를 얻고 싶습니다. 카메라. ChorUco 캘리브레이션 보드를 로봇 팔 (예 : https://www.youtube.com/watch?v=8q99dUPYCPs)으로 움직여 많은 물점과 이미지 점을 얻었습니다. 그 때문에, 나는 이미 모든 물체 점들의 정확한 위치를 가지고있다.
cv :: solvePnPRansac을 사용하여 카메라 포즈를 추정 할 때 입력은 objectPoints 및 imagePoints입니다. 그리고 출력은 라이어 점 나는 새로운 회전 및 변환 매트릭스를 생성하기 위해 GA "거대한 알고리즘"을 사용할 수 있도록의 회전 및 번역 매트릭스, 플러스 수 있습니다. 새로운 회전 및 변환을 사용하여 inliers 수를
누구나 opencv 기능 solvepnp()에 대한 자세한 설명을 제공 할 수 있습니까? 나는 objectPoints, imagePoints 및 cameraMatrix이 무엇인지 궁금하네요 bool cv::solvePnP (
InputArray objectPoints,
InputArray imagePoints,
InputA