俯视Python-002(函数中文命名)

本文介绍了一个简单的Python函数,该函数可以接收一个字符串参数,并通过添加前导空白符确保该字符串的最后一个字符显示在指定的列位置(本例为第70列)。文中还展示了如何使用该函数,并提到了Python 3.6支持使用中文作为变量名。

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问:编写一个函数,接收一个字符串形参,并打印出足够的前导空白,以达到最后一个字符显示在第70列上。

答案如下,本人自编,亲测3.6官方IDLE可运行。

>>> def 字符串结尾在第七十位(pp):
	字符长度=len(pp)           #len不是1,是L。len返回字符串长度。
	剩余字符数=70-字符长度
	填补字符=剩余字符数*' '    #在’’中输入空格。
	print(填补字符+pp)
>>> pp='我要飞得更高,嗷~'        #打印中文会比英文要显得列数比较宽。
>>>字符串结尾在第七十位(pp)


你没看错,Python 3.6可以用中文命名变量和函数。

<think>嗯,用户想了解如何用Apriltags组成的标定板通过Python-OpenCV完成相机标定。首先,我需要回忆一下相机标定的基本概念步骤。相机标定主要是为了获取相机的内参畸变系数,这样可以将图像中的坐标转换到真实世界坐标。常用的标定板比如棋盘格,但这里用户提到的是Apriltags组成的标定板,可能用户需要更高的精度或者特定的应用场景,Apriltags检测可能更稳定。 那首先,我需要确认使用Apriltags标定板传统棋盘格的区别。Apriltag每个标签都有唯一的ID,检测时能提供更准确的角点信息,可能对光照变化或部分遮挡更鲁棒。标定步骤大致相似,但检测角点的方法可能不同,需要用特定的Apriltag库来检测角点的位置。 接下来,步骤应该是准备标定板、采集图像、检测角点、计算参数。用户可能需要具体的代码示例,所以得考虑如何用Python的apriltag库OpenCV结合。比如,使用apriltag库检测每个tag的四个角点,然后将这些角点作为标定用的3D-2D对应点。 需要注意的是,每个Apriltag的角点对应的3D坐标需要预先确定,比如标定板的布局,每个tag的位置间距。比如,每个tag间隔一定距离,比如30mm,排列成网格,这样每个角点的世界坐标可以根据tag的位置计算来。 然后,采集多张不同角度位置的图像,检测所有可见的Apriltag,提取它们的角点,并收集所有对应的3D点图像中的2D点。之后,使用OpenCV的calibrateCamera函数进行标定,得到内参矩阵畸变系数。 可能会遇到的问题包括:标定板的正确生成,确保每个tag的位置准确;检测角点时是否每个tag都被正确识别;以及足够多的图像样本(通常建议15-20张不同角度)。另外,需要处理检测失败的情况,比如某些图像中部分tags未被检测到,这时候可能需要跳过这些图像或者处理异常。 代码部分,可能需要导入apriltagcv2库,遍历每张图片,检测tags,然后收集object_pointsimage_points。需要注意的是,每个tag的四个角点对应的3D坐标需要根据其在标定板上的位置来生成,例如,如果标定板是5x5的tags,每个tag边长20mm,间隔5mm,那么每个tag的位置需要计算其四个角点的世界坐标。 可能的误区是,用户可能没有正确配置apriltag的检测参数,或者标定板生成时尺寸不对,导致3D坐标实际检测的2D点不匹配。这时候标定结果会不准确。另外,标定过程中需要确保标定板在不同方向上的多样性,以覆盖相机的整个视野,避免参数过拟合。 总结步骤应该是: 1. 生成Apriltag标定板,确定每个tag的位置对应的3D坐标。 2. 采集多张图像。 3. 对每张图像检测Apriltag,提取角点。 4. 收集所有3D-2D对应点。 5. 调用OpenCV的标定函数计算参数。 6. 评估标定结果,如重投影误差。 在代码示例中,可能需要用到cv2.aruco或apriltag库的不同方法,不过apriltag的Python库可能需要安装apriltag库,比如使用pip install apriltag。检测到每个tag的角点后,将这些点按照顺序添加到image_pointsobject_points中。 然后,在标定时,传入这些点,得到相机矩阵、畸变系数等。最后,保存这些参数,以便后续使用。 用户可能需要更多的细节,比如如何生成标定板,如何确定3D坐标,如何处理检测结果,或者如何验证标定结果的准确性。所以回答中需要涵盖这些方面,确保步骤清晰,代码示例正确,并提示常见问题注意事项。</think>以下为使用Apriltags标定板配合Python-OpenCV完成相机标定的分步指南: --- ### **1. 标定原理** 相机标定的核心是通过3D-2D点对应关系,求解相机**内参矩阵****畸变系数**。Apriltags因其高鲁棒性,可精准提供角点坐标。 --- ### **2. 准备工作** #### 2.1 生成标定板 - 使用工具(如`apriltag-generation`)生成网格排列的Apriltag标定板 - 定义物理参数:单个tag边长$s$(如30mm),横向/纵向间距$d$(如5mm) -为高精度PDF打印,确保平面平整 #### 2.2 安装依赖库 ```bash pip install opencv-python apriltag numpy ``` --- ### **3. 数据采集** - 拍摄15-20张不同角度/距离的标定板照片 - 要求:覆盖画面各区域,包含俯视/倾斜/旋转等姿态 - 保存为`jpg/png`格式,推荐分辨率≥1280×720 --- ### **4. 关键代码实现** #### 4.1 角点检测 ```python import cv2 import apriltag import numpy as np # 初始化检测器 detector = apriltag.Detector() # 定义标定板参数 tag_size = 0.03 # tag边长(米) grid_x, grid_y = 5, 5 # 标定板排列维度 def generate_object_points(): # 生成每个tag角点的3D坐标 obj_pts = [] for i in range(grid_y): for j in range(grid_x): x = j * (tag_size + 0.005) # 含间距 y = i * (tag_size + 0.005) corners = [ [x, y, 0], [x + tag_size, y, 0], [x + tag_size, y + tag_size, 0], [x, y + tag_size, 0] ] obj_pts.extend(corners) return np.array(obj_pts, dtype=np.float32) obj_points = generate_object_points() ``` #### 4.2 图像处理流程 ```python image_points = [] object_points = [] for img_path in image_list: img = cv2.imread(img_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Apriltag检测 results = detector.detect(gray) # 提取有效检测结果 current_img_points = [] for r in results: if r.tag_id < grid_x * grid_y: # 过滤超标定板范围的tag current_img_points.extend(r.corners) if len(current_img_points) == 4 * grid_x * grid_y: image_points.append(np.array(current_img_points, dtype=np.float32)) object_points.append(obj_points) ``` --- ### **5. 执行标定** ```python ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera( object_points, image_points, gray.shape[::-1], # 图像分辨率(w,h) None, None, flags=cv2.CALIB_FIX_ASPECT_RATIO ) print("内参矩阵:\n", mtx) print("畸变系数:", dist.ravel()) ``` --- ### **6. 精度验证** 计算平均重投影误差: ```python mean_error = 0 for i in range(len(object_points)): imgpoints2, _ = cv2.projectPoints( object_points[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist ) error = cv2.norm(image_points[i], imgpoints2, cv2.NORM_L2) mean_error += error / len(image_points) print(f"平均重投影误差: {mean_error:.2f}像素") ``` --- ### **7. 注意事项** 1. **标定板质量**:打印时需保持tag边界清晰,无反光 2. **姿态覆盖**:确保标定板在画面中呈现不同倾斜角度 3. **光照均匀**:避免强光直射或阴影覆盖tag 4. **误差阈值**:重投影误差建议<0.5像素,过高需重新采集数据 --- ### **8. 优势对比** | 特性 | Apriltag标定板 | 传统棋盘格 | |---------------------|----------------|------------| | 抗遮挡能力 | ✔️ (部分tag遮挡仍可用) | ❌ | | 抗光照变化 | ✔️ | ❌ | | 角点定位精度 | 亚像素级 | 像素级 | | 标定板生成复杂度 | 较高 | 简单 | 通过此方法可获得比传统棋盘格更稳定的标定结果,尤其适用于工业检测、SLAM等精度敏感场景。
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