使用Python调用OpenCV中的solvePnP函数

最新推荐文章于 2024-11-18 11:21:12 发布

WzisTypescript

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本文介绍了如何使用OpenCV中的solvePnP函数解决透视投影问题，该函数通过已知的3D点和2D图像点计算相机的位姿，适用于目标跟踪、增强现实和机器人导航等应用。示例代码展示了如何在Python中调用solvePnP，包括定义3D点、图像点、相机内参和畸变系数，以及解析返回的旋转向量和平移向量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多用于处理图像和视频的功能。其中一个重要的功能是解决透视投影问题，也就是通过已知的3D点和对应的2D图像点来计算相机的位姿。在OpenCV中，solvePnP函数就是用于解决这个问题的。

solvePnP函数使用了一种称为Perspective-n-Point（PnP）问题的算法，它可以估计相机的旋转和平移向量，从而确定相机在3D空间中的位置。这对于许多计算机视觉应用非常重要，例如目标跟踪、增强现实和机器人导航等。

下面是一个使用Python调用solvePnP函数的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 3D世界中的点
object_points = np.array([[

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Python调用OpenCV打开电脑摄像头进行实时显示

走向CTO的路上...

05-28

1791

OpenCV是一个开源计算机视觉库，可以用于图像处理、视频分析、机器学习等。Python可以通过cv2模块调用OpenCV函数。查看摄像头画面捕捉图像录制视频进行简单的图像处理Python调用OpenCV打开电脑摄像头进行实时显示，可以实现多种功能，并具有广泛的应用场景。

使用python调用opencv中的函数solvepnp

qq_29921623的博客

08-02

6878

先上代码 # -*- coding: utf-8 -*- # 测试使用opencv中的函数solvepnp import cv2 import numpy as np tag_size = 0.05 tag_size_half = 0.025 fx = 610.32366943 fy = 610.5026245 cx = 313.3859558 cy = 237.2507269 K = np....

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利用python-opencv中solvepnp函数解决位姿定位定向问题。

小博客大智慧

07-11

1万+

一、思路文本主要解决如何直接调用python-opencv中的solvepnp函数来实现对位姿解算问题。现已知有坐标点如下： 534101.0 3378779.7 33.46 1016 611 534066.6 3378751.0 33.83 595 457 534096.9 3378749.8000000003 33.......

一文了解PnP算法，python opencv中的cv2.solvePnP()的使用，以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达

最新发布

2401_88244350的博客

11-18

2665

下面几种说法都是对pnp算法要做的事情的描述，大家自己体会一下1、PnP）是求解 3D 到 2D 点对运动的方法。它描述了当我们知道n 个 3D 空间点以及它们的投影位置时，如何估计相机所在的位姿。——《视觉SLAM十四讲》（参考2、通俗的讲，PnP问题就是在已知世界坐标系下N个空间点的真实坐标以及这些空间点在图像上的投影，如何计算相机所在的位姿。罗嗦一句：已知量是空间点的真实坐标和图像坐标，未知量（求解量）是相机的位姿。3、PnP是用来求解3D-2D点对运动的方法参考4、PnP问题就是指通过。

Python编写获取标定板坐标系与相机坐标系坐标变化之debug记录-solvePnP()

weixin_46269743的博客

07-14

838

object_points数组的每个元素都应该是一个二维数组，其中每一行表示一个物体点的坐标。例如，我使用的棋盘格是 9x6 的，那么 object_points 数组的每个元素应该是一个 Nx3 的二维数组，其中 N 表示检测到的角点数量54。image_points 数组的每个元素也应该是一个二维数组，其中每一行表示一个图像点的坐标。例如，我这里测试14张图像，那么 image_points 数组的每个元素应该是一个 N x 2 的二维数组，其中 N 表示检测到的角点数量54。

python调用opencv_Python使用opencv

weixin_39763293的博客

11-20

924

Python配置opencv原理Python调用opencv的原理是：opencv编译出共享库文件，python把这个共享库文件作为一个模块加载并使用。通俗点就是，编译opencv的时候开启python接口选项，编译好了会产生cv2.so(linux下）或者cv2.pyd(windows下）这个共享库文件，python代码中import这个cv2就可以用了。为了能正确import它，往往需要把cv...

python调用OpenCV实现人脸识别功能

09-20

OpenCV库用C++编写，但提供了Python接口，因此可以方便地在Python环境中调用。由于其高效的运算能力和丰富的函数库，OpenCV被广泛应用于工业和学术领域中进行图像和视频分析。人脸识别功能是指通过计算机技术自动...

python 只用opencv吗,python – OpenCV：使用solvePnP来确定单应性

weixin_39934296的博客

03-25

271

在过去的几周里,我尝试学习纠正图像,并在这里的人们的帮助下,我已经设法更好地理解它.大约一个星期前,我设置了一个我想要纠正的测试示例(从上面查看图像).这很好(原始：http://sitedezign.net/original.jpg和纠正：http://sitedezign.net/rectified.jpg)功能T = cv2.getPerspectiveTransform(UV_cp,XYZ...

solvepnp

weixin_30677617的博客

01-24

747

CV_EXPORTS_W bool solvePnP( InputArray objectPoints,- 世界坐标系下的控制点的坐标，vector<Point3f>的数据类型在这里可以使用　　　　　　　　　　　　　　　　 InputArray imagePoints,- 在图像坐标系下对应的控制点的坐标。vector<Point2f>在这里可以使用 ...

Python库 | pnp-0.8.0.tar.gz

04-12

资源分类：Python库所属语言：Python 资源全名：pnp-0.8.0.tar.gz 资源来源：官方安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059

Python库 | pnp-0.11.1.tar.gz

04-12

资源分类：Python库所属语言：Python 资源全名：pnp-0.11.1.tar.gz 资源来源：官方安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059

关于cv2.solvePnP和cv2.solveP3P

m0_56514535的博客

07-04

3005

需要注意的是，这两个函数的输入参数相似，都需要已知的三维坐标点和对应的二维坐标点，以及相机的内参和畸变系数。函数是 OpenCV 中的一种用于计算相机位姿的函数。它可以根据一组已知的二维坐标点和对应的三维坐标点，以及相机的内参和畸变系数，计算出相机的位姿（旋转和平移向量）。函数计算相机的位姿，并将结果输出到控制台。在上述示例中，我们定义了一组已知的三维坐标点和对应的二维坐标点，以及相机的内参和畸变系数。是OpenCV中的两个用于计算相机位姿的函数，它们的主要区别在于使用的场景和计算的方法不同。

Opencv-python 用solvepnp实现棋盘测距和欧拉角测定

Harry_2002的博客

03-23

4273

Opencv-python 用solvepnp实现棋盘测距和欧拉角测定相机标定，获取相机内参（内参数矩阵，畸变系数）用以标定的图像相机标定代码： import cv2 import numpy as np import glob # 相机标定 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER | cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001) # 获取标定板角点的位置 objp = np.zeros((6 * 9, 3), np.float3

python opencv实现3D-2DPnP求解位姿

做减求空

03-20

4503

使用jupyter (参考视觉SLAM十四讲版第第二七章源码) 1.ORB特征点提取和配准得到3D坐标-2D坐标 import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读取图片以及深度 im1 = cv.imread('./data/1.png') im2 = cv.imread('./data/2.png') im1_d = cv.imread('./data/1_depth.png',-1) .

python opencv库下载_PythonopenCV 2.4.3 cv2.SolvePnP

weixin_39907133的博客

11-26

387

我是Python、OpenCV和Numpy的新手。我一直试图实现一个Python版本的C++代码，它决定相机相对于已知标记的相对姿态。这段代码使用了cv2.SolvePnP函数，我一直在运行这个函数。我在网上搜索了一下，但发现这个函数除了类似的混乱之外什么也没有。似乎不管我以什么形式传递数据，函数都是不愉快的。我使用的测试用例是：## target image pointstPoints = np...

Opencv+Python:cv2. solvePnP使用范例,参数格式

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执契的博客

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cv2.solvePnP简单来说就是使用世界坐标系k个点坐标，对应图像坐标系2D的k个点坐标，以及相机内参projection和distortion进行反推图片的外参r,t 找了很久才找到参数应当是怎样的形式，opencv官方文档https://docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruc...

solvepnp参数获取

m0_59811767的博客

02-12

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(1)上参数： solvePnP()具体参数： objectPoints：特征点的世界坐标（3d点），坐标值需为float型，不能为double型，可以为mat类型，也可以直接输入vector（用vector<Point3f>,用.push_back输入值）(世界坐标一般自己定义，坐标中点是需要测距的点，所以特征点可以用.push_back(Point3f(-12.0f,+3.0f,0))来定义，这里的-12和+3是物体实际的长宽的一半，就是特征点的实际坐标，之后输出的距离和这个值单位相同)

python函数太多_python – 使用solvePnPRansac()解压缩’太多的值’ – 姿势估计

weixin_39787057的博客

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例外情况表明返回的值超过3个. OpenCV3已经改变了很多方法签名,遗憾的是没有真正记录它.我检查了solvepnp.cpp,签名上写着：bool cv::solvePnPRansac(InputArray _opoints, InputArray _ipoints,InputArray _cameraMatrix, InputArray _distCoeffs,OutputArray _rve...

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solvePnP 是计算物体在相机坐标系中的位姿（旋转和平移）的函数。它是计算机视觉中的一个重要工具，常用于目标检测、姿态估计和相机标定等应用中。 solvePnP 函数的输入是一组3D空间点的坐标（已知），以及对应的在图像上的投影点（已知）。它使用迭代算法来优化相机的位姿，以使得通过相机投影得到的投影点与实际投影点之间的差异最小化。 solvePnP 函数返回相机坐标系到世界坐标系的旋转矩阵和平移向量。这些信息可以用于定位物体、姿态估计和相机位姿标定等任务。在 OpenCV 中，solvePnP 函数有多个重载形式，可以选择使用不同的解算器和方法，如 P3P、EPnP、DLS 等。示例代码： ``` import cv2 import numpy as np # 3D空间点的坐标 object_points = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 1, 0]], dtype=np.float32) # 图像上的投影点坐标 image_points = np.array([[10, 10], [20, 10], [10, 20], [20, 20]], dtype=np.float32) # 相机内参矩阵 camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]], dtype=np.float32) # 畸变系数 dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3], dtype=np.float32) # 使用 solvePnP 计算位姿 _, rvec, tvec = cv2.solvePnP(object_points, image_points, camera_matrix, dist_coeffs) # 打印旋转向量和平移向量 print("Rotation vector:\n", rvec) print("Translation vector:\n", tvec) ``` 注意：这只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整。