【Opencv】三维重建之cv::recoverPose()函数(1)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【Opencv】三维重建之cv::recoverPose()函数(1)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

官网链接

从估计的本质矩阵和两幅图像中的对应点恢复相机之间的旋转和平移,使用光束法则进行检验。返回通过检验的内点数目。

#include <opencv2/calib3d.hpp>

int cv::recoverPose	(	InputArray 	E,
InputArray 	points1,
InputArray 	points2,
InputArray 	cameraMatrix,
OutputArray 	R,
OutputArray 	t,
InputOutputArray 	mask = noArray() 
)	
int recoverPose( InputArray E, InputArray points1, InputArray points2,
                 OutputArray R, OutputArray t, double focal = 1.0,
                 Point2d pp = Point2d(0, 0), InputOutputArray mask = noArray() );

int recoverPose( InputArray E, InputArray points1, InputArray points2,
                 InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t, 
                 double distanceThresh, InputOutputArray mask = noArray(),
                 OutputArray triangulatedPoints = noArray());

E:已经求解出来的本质矩阵,它是3x3的矩阵;
  points1:第一张图片中的点;
  points2:第二张图片中的点;
  cameraMatrix:相机内参矩阵,它是3x3的矩阵;
  R:求解出来的两帧图片之间的旋转矩阵;
  t:求解出来的两帧图片之间的平移向量;
  focal:相机焦距;
  pp:像素坐标的原点;
  distanceThresh:点的距离阈值,用来滤出距离较远的点;
  triangulatedPoints:通过三角化还原点;

官方例子

// Example. Estimation of fundamental matrix using the RANSAC algorithm
int point_count = 100;
vector<Point2f> points1(point_count);
vector<Point2f> points2(point_count);
// initialize the points here ...
for( int i = 0; i < point_count; i++ )
{
 points1[i] = ...;
 points2[i] = ...;
}
// cametra matrix with both focal lengths = 1, and principal point = (0, 0)
Mat cameraMatrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
Mat E, R, t, mask;
E = findEssentialMat(points1, points2, cameraMatrix, RANSAC, 0.999, 1.0, mask);
recoverPose(E, points1, points2, cameraMatrix, R, t, mask);

**说明: **
  1. 通过该函数求解出来的 R , t R,t R,t ,它表示的是points1到points2的变换,也就是 R 21 R_{21} R21 , t 21 t_{21} t21
  2.该函数求解出来的 R 21 R_{21} R21 , t 21 t_{21} t21,已经是最合适已经通过内部的代码去掉了另外三种错误的解
  3. cv::recoverPose()中points1和points2的输入顺序,必须也要和求本质矩阵时对函数cv::findEssentialMat()输入的顺序相同。
  4. 使用方法,可以直接包含对应的头文件,也可以直接将函数的内部实现拷贝也可以自己实现(vins),如下:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-671257.html

    int recoverPose( InputArray E, InputArray _points1, InputArray _points2, InputArray _cameraMatrix,
                         OutputArray _R, OutputArray _t, InputOutputArray _mask)
    {

        Mat points1, points2, cameraMatrix;
        _points1.getMat().convertTo(points1, CV_64F);
        _points2.getMat().convertTo(points2, CV_64F);
        _cameraMatrix.getMat().convertTo(cameraMatrix, CV_64F);

        int npoints = points1.checkVector(2);
        CV_Assert( npoints >= 0 && points2.checkVector(2) == npoints &&
                                  points1.type() == points2.type());

        CV_Assert(cameraMatrix.rows == 3 && cameraMatrix.cols == 3 && cameraMatrix.channels() == 1);

        if (points1.channels() > 1)
        {
            points1 = points1.reshape(1, npoints);
            points2 = points2.reshape(1, npoints);
        }

        double fx = cameraMatrix.at<double>(0,0);
        double fy = cameraMatrix.at<double>(1,1);
        double cx = cameraMatrix.at<double>(0,2);
        double cy = cameraMatrix.at<double>(1,2);

        points1.col(0) = (points1.col(0) - cx) / fx;
        points2.col(0) = (points2.col(0) - cx) / fx;
        points1.col(1) = (points1.col(1) - cy) / fy;
        points2.col(1) = (points2.col(1) - cy) / fy;

        points1 = points1.t();
        points2 = points2.t();

        Mat R1, R2, t;
        decomposeEssentialMat(E, R1, R2, t);
        Mat P0 = Mat::eye(3, 4, R1.type());
        Mat P1(3, 4, R1.type()), P2(3, 4, R1.type()), P3(3, 4, R1.type()), P4(3, 4, R1.type());
        P1(Range::all(), Range(0, 3)) = R1 * 1.0; P1.col(3) = t * 1.0;
        P2(Range::all(), Range(0, 3)) = R2 * 1.0; P2.col(3) = t * 1.0;
        P3(Range::all(), Range(0, 3)) = R1 * 1.0; P3.col(3) = -t * 1.0;
        P4(Range::all(), Range(0, 3)) = R2 * 1.0; P4.col(3) = -t * 1.0;

        // Do the cheirality check.
        // Notice here a threshold dist is used to filter
        // out far away points (i.e. infinite points) since
        // there depth may vary between postive and negtive.
        double dist = 50.0;
        Mat Q;
        triangulatePoints(P0, P1, points1, points2, Q);
        Mat mask1 = Q.row(2).mul(Q.row(3)) > 0;
        Q.row(0) /= Q.row(3);
        Q.row(1) /= Q.row(3);
        Q.row(2) /= Q.row(3);
        Q.row(3) /= Q.row(3);
        mask1 = (Q.row(2) < dist) & mask1;
        Q = P1 * Q;
        mask1 = (Q.row(2) > 0) & mask1;
        mask1 = (Q.row(2) < dist) & mask1;

        triangulatePoints(P0, P2, points1, points2, Q);
        Mat mask2 = Q.row(2).mul(Q.row(3)) > 0;
        Q.row(0) /= Q.row(3);
        Q.row(1) /= Q.row(3);
        Q.row(2) /= Q.row(3);
        Q.row(3) /= Q.row(3);
        mask2 = (Q.row(2) < dist) & mask2;
        Q = P2 * Q;
        mask2 = (Q.row(2) > 0) & mask2;
        mask2 = (Q.row(2) < dist) & mask2;

        triangulatePoints(P0, P3, points1, points2, Q);
        Mat mask3 = Q.row(2).mul(Q.row(3)) > 0;
        Q.row(0) /= Q.row(3);
        Q.row(1) /= Q.row(3);
        Q.row(2) /= Q.row(3);
        Q.row(3) /= Q.row(3);
        mask3 = (Q.row(2) < dist) & mask3;
        Q = P3 * Q;
        mask3 = (Q.row(2) > 0) & mask3;
        mask3 = (Q.row(2) < dist) & mask3;

        triangulatePoints(P0, P4, points1, points2, Q);
        Mat mask4 = Q.row(2).mul(Q.row(3)) > 0;
        Q.row(0) /= Q.row(3);
        Q.row(1) /= Q.row(3);
        Q.row(2) /= Q.row(3);
        Q.row(3) /= Q.row(3);
        mask4 = (Q.row(2) < dist) & mask4;
        Q = P4 * Q;
        mask4 = (Q.row(2) > 0) & mask4;
        mask4 = (Q.row(2) < dist) & mask4;

        mask1 = mask1.t();
        mask2 = mask2.t();
        mask3 = mask3.t();
        mask4 = mask4.t();

        // If _mask is given, then use it to filter outliers.
        if (!_mask.empty())
        {
            Mat mask = _mask.getMat();
            CV_Assert(mask.size() == mask1.size());
            bitwise_and(mask, mask1, mask1);
            bitwise_and(mask, mask2, mask2);
            bitwise_and(mask, mask3, mask3);
            bitwise_and(mask, mask4, mask4);
        }
        if (_mask.empty() && _mask.needed())
        {
            _mask.create(mask1.size(), CV_8U);
        }

        CV_Assert(_R.needed() && _t.needed());
        _R.create(3, 3, R1.type());
        _t.create(3, 1, t.type());

        int good1 = countNonZero(mask1);
        int good2 = countNonZero(mask2);
        int good3 = countNonZero(mask3);
        int good4 = countNonZero(mask4);

        if (good1 >= good2 && good1 >= good3 && good1 >= good4)
        {
            R1.copyTo(_R);
            t.copyTo(_t);
            if (_mask.needed()) mask1.copyTo(_mask);
            return good1;
        }
        else if (good2 >= good1 && good2 >= good3 && good2 >= good4)
        {
            R2.copyTo(_R);
            t.copyTo(_t);
            if (_mask.needed()) mask2.copyTo(_mask);
            return good2;
        }
        else if (good3 >= good1 && good3 >= good2 && good3 >= good4)
        {
            t = -t;
            R1.copyTo(_R);
            t.copyTo(_t);
            if (_mask.needed()) mask3.copyTo(_mask);
            return good3;
        }
        else
        {
            t = -t;
            R2.copyTo(_R);
            t.copyTo(_t);
            if (_mask.needed()) mask4.copyTo(_mask);
            return good4;
        }
    }

    int recoverPose( InputArray E, InputArray _points1, InputArray _points2, OutputArray _R,
                         OutputArray _t, double focal, Point2d pp, InputOutputArray _mask)
    {
        Mat cameraMatrix = (Mat_<double>(3,3) << focal, 0, pp.x, 0, focal, pp.y, 0, 0, 1);
        return cv::recoverPose(E, _points1, _points2, cameraMatrix, _R, _t, _mask);
    }
}

到了这里,关于【Opencv】三维重建之cv::recoverPose()函数(1)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • OpenCV中的cv::add()函数

    OpenCV是计算机视觉和图像处理领域中广泛应用的开源库,其中的cv::add()函数用于对图像或数组进行加法运算。本文将深入探讨cv::add()函数的基本概念、用法以及在图像处理中的应用,旨在帮助读者更好地理解和应用这一函数。 在图像处理和计算机视觉任务中,对图像或数组进

    2024年02月22日
    浏览(47)
  • OpenCV中的cv::abs()函数

    OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉和图像处理的开源库,其中的cv::abs()函数用于计算数字的绝对值。本文将深入探讨cv::abs()函数的基本概念、用法以及在图像处理中的应用,帮助读者更好地理解和应用这一函数。 在图像处理和计算机视觉领域, 经常需要对图像或数字进行绝

    2024年03月21日
    浏览(49)
  • Opencv cv2.putText 函数详解

    具体函数如下: 函数源码如下: 对应的参数如下: 参数 具体表述 image 绘制的图像 text 绘制的文本 org 文本在图像中显示的坐标,用元组表示格式为(X坐标,Y坐标) font 文本字体类型,值可以为 FONT_HERSHEY_SIMPLEX 、 FONT_HERSHEY_PLAIN fontScale 字体比例因子乘以font-specific基本大小 c

    2024年02月09日
    浏览(76)
  • 【Opencv】cv::dnn::NMSBoxes()函数详解

    本文通过原理和示例对cv::dnn::NMSBoxes()进行解读,帮助大家理解和使用。 cv::dnn::NMSBoxes是OpenCV库中的一个函数,用于在目标检测中处理多个预测框。在目标检测中,模型可能会为同一个物体生成多个预测框,这时就需要通过非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)来抑制冗余

    2024年02月04日
    浏览(117)
  • 【OpenCV常用函数:视频捕获函数】cv2.VideoCapture

    输入视频路径,创建VideoCapture的对象 该类的函数有: 1)video.isOpened: 检查视频捕获是否成功 2)video.read(): 读取视频帧,返回ret, frame,ret为bool类型,表示是否成功 3)video.release(): 关闭视频 4)video.get(prop): 获取video的属性 如果要读取视频的每一帧,然后进行相关的处理时,可

    2024年02月13日
    浏览(70)
  • python-opencv-cv2.inRange函数()函数详解

    cv2.inRange( hsv, lower_red, upper_red ) 参数 描述 hsv 指的是原图 lower_red 指的是图像中低于这个lower_red的值,图像值变为0(黑) upper_red 指的是图像中高于这个upper_red的值,图像值变为0(黑) lower_red~upper_red 在lower_red~upper_red之间的值变成255(白)

    2024年04月09日
    浏览(41)
  • OpenCV腐蚀函数:cv2.erode()使用

    void cv::erode ( InputArray src , OutputArray dst , InputArray kernel , Point anchor  =  Point(-1,-1) , int  iterations  =  1 , int  borderType  =  BORDER_CONSTANT , const Scalar   borderValue  =  morphologyDefaultBorderValue()   ) Python: dst = cv.erode( src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]] ) 通过使用特定

    2024年02月14日
    浏览(48)
  • 深入解析OpenCV中的cv2.waitKey()函数

    OpenCV 是一个开源计算机视觉库,广泛用于图像处理和计算机视觉任务。在图像处理中,有时候我们需要在图像显示时等待用户的交互,例如等待用户按下一个键来关闭图像窗口或执行其他操作。这时就可以使用 waitKey() 函数。 waitKey() 函数通常与OpenCV的图像显示功能一起使用

    2024年02月04日
    浏览(51)
  • opencv-python-cv2.GaussianBlur()函数介绍

    高斯滤波 是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。 语法:cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, sigmaY, borderType)- dst ——src输入图像。 ——dst输出图像的大小和类型与src相同。 ——ksize高斯内核大小。 ksize.width和ksize.height可以不同,但​​它们都

    2024年02月14日
    浏览(42)
  • 画圆操作——OpenCV中cv2.circle函数详解

    画圆操作——OpenCV中cv2.circle函数详解 在计算机视觉领域,图像处理是最基础的操作,而画圆操作又是其中不可或缺的一部分。在OpenCV中,cv2.circle函数可以实现画圆的功能。 下面是cv2.circle函数的基本格式: 其中各参数含义如下: img:要进行画圆操作的图片。 center:圆心坐

    2024年02月09日
    浏览(60)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包