已知直线L两点,与平面三点的坐标,求点与面的交叉点坐标

本文深入探讨了空间几何中的关键概念,包括方向向量、法向量及其在平面与直线交点计算中的应用。提供了从三点坐标求法向量的方法,并详细解释了如何通过向量运算确定空间直线与平面的交点坐标。

一、基础知识

1、方向向量(direction vector)是一个数学概念,空间直线的方向用一个与该直线平行的非零向量来表示,该向量称为这条直线的一个方向向量。

2、直线l⊥α,取直线l的方向向量a,则向量a叫做

法向量 法向量

平面α的法向量。

3、直线表示方式:Ax+By+Cz+d=0

二、已知三点坐标怎样求法向量
    已知A(x1,y1,z1),B(x2,y2,z2),C(x3,y3,z3)三点的面怎样求它的法向量
    求:1.三个点可以形成3个向量,比如向量AB,向量AC和向量BC,则分别得到(x2-x1,y2-y1,z2-z1),AC(x3-x1,y3-y1,z3-z1),(x3-x2,y3-y2,z3-z2)
            2.设平面的法向量坐标是(x,y,z)则,根据法向量定义的,得到方程组:
            (x2-x1)*x+(y2-y1)*y+(z2-z1)*z=0;
            且(x3-x1)*x+(y3-y1)*y+(z3-z1)*z=0;
            且(x3-x2)*x+(y3-y2)*y+(z3-z2)*z=0 ;
            解出来x,y,z就是平面法向量的坐标,方向满足 右手螺旋 法则.

 

三、空间直线与平面的交点

如果直线不与平面平行,将存在交点。如下图所示,已知直线L过点m(m1,m2,m3),且方向向量为VL(v1,v2,v3),平面P过点n(n1,n2,n3),且法线方向向量为VP(vp1,vp2,vp3),求得直线与平面的交点O的坐标(x,y,z):

 将直线方程写成参数方程形式,即有:

x = m1+ v1 * t

y = m2+ v2 * t (1)

z = m3+ v3 * t

将平面方程写成点法式方程形式,即有:

vp1 * (x – n1) + vp2 * (y – n2) + vp3 * (z – n3) = 0 (2)

则直线与平面的交点一定满足式(1)和(2),联立两式,求得:

t = ((n1 – m1)*vp1+(n2 – m2)*vp2+(n3 – m3)*vp3) / (vp1* v1+ vp2* v2+ vp3* v3) (3)

如果(3)式中分母(vp1* v1+ vp2* v2+ vp3* v3)为0,则表示直线与平面平行,即直线与平面没有交点。求解出t后,然后将t代入式(1)即可求得交点O的坐标(x,y,z)。定义一个求直线与平面交点坐标的函数


使用向量表示就是 vector3d S = R1 + (RN *(R0-R1))/(RN*RA)*RA  (R1是直线起点、RA是直线的方向向量、RN是平面法矢、R0是平面上一点、S就是计算得到的交点)

 

四、相关代码

1.点方式求法,直线上两点坐标A(Lx1, Ly1, Lz1),B(Lx2, Ly2, Lz2),与平面上的三点坐标C(Px1, Py1, Pz1),D(Px2, Py2, Pz2),E(Px3, Py3, Pz3),则该直线与平面的交点坐标计算方法为:

public double[] MianXianJiaoDianXYZ(double Lx1, double Ly1, double Lz1, double Lx2, double Ly2, double Lz2, double Px1, double Py1, double Pz1, double Px2, double Py2, double Pz2, double Px3, double Py3, double Pz3)
    {
        double[] newJiaoPoint = new double[3];
        //L直线矢量
        double m = Lx2 - Lx1;
        double n = Ly2 - Ly1;
        double p = Lz2 - Lz1;
        //MessageBox.Show(m.ToString("#0.#") + "," + n.ToString("#0.#") + "," + p.ToString("#0.#,"));

        //平面方程Ax+BY+CZ+d=0 行列式计算
        double A = Py1 * Pz2 + Py2 * Pz3 + Py3 * Pz1 - Py1 * Pz3 - Py2 * Pz1 - Py3 * Pz2;
        double B = -(Px1 * Pz2 + Px2 * Pz3 + Px3 * Pz1 - Px3 * Pz2 - Px2 * Pz1 - Px1 * Pz3);
        double C = Px1 * Py2 + Px2 * Py3 + Px3 * Py1 - Px1 * Py3 - Px2 * Py1 - Px3 * Py2;
        double D = -(Px1 * Py2 * Pz3 + Px2 * Py3 * Pz1 + Px3 * Py1 * Pz2 - Px1 * Py3 * Pz2 - Px2 * Py1 * Pz3 - Px3 * Py2 * Pz1);
        //MessageBox.Show(A.ToString("#0.#") + "," + B.ToString("#0.#") + "," + C.ToString("#0.#,") + "," + D.ToString("#0.#,"));
        //系数比值 t=-(Axp+Byp+Cxp+D)/(A*m+B*n+C*p)

        if (A*m+B*n+C*p == 0)  //判断直线是否与平面平行   
        {  
            newJiaoPoint = null;  
        }
        else  
        {  
            double t = -(Lx1 * A + Ly1 * B + Lz1 * C + D) / (A * m + B * n + C * p);
            //MessageBox.Show(t.ToString("#0.##############"));
            newJiaoPoint[0] = Lx1 + m * t;
            newJiaoPoint[1] = Ly1 + n * t;
            newJiaoPoint[2] = Lz1 + p * t;
            //MessageBox.Show(newJiaoPoint[0].ToString("#0.####") + "," + newJiaoPoint[1].ToString("#0.####") + "," + newJiaoPoint[2].ToString("#0.####"));

        }
        return (newJiaoPoint);

}

2.向量方式求法

     /// <summary>  
    /// 求一条直线与平面的交点  
    /// </summary>  
    /// <param name="planeVector">平面的法线向量,长度为3</param>  
    /// <param name="planePoint">平面经过的一点坐标,长度为3</param>  
    /// <param name="lineVector">直线的方向向量,长度为3</param>  
    /// <param name="linePoint">直线经过的一点坐标,长度为3</param>  
    /// <returns>返回交点坐标,长度为3</returns>  
    private float[] CalPlaneLineIntersectPoint(float[] planeVector, float[] planePoint, float[] lineVector, float[] linePoint)  
    {  
    float[] returnResult = new float[3];  
    float vp1, vp2, vp3, n1, n2, n3, v1, v2, v3, m1, m2, m3, t,vpt;  
    vp1 = planeVector[0];  
    vp2 = planeVector[1];  
    vp3 = planeVector[2];  
    n1 = planePoint[0];  
    n2 = planePoint[1];  
    n3 = planePoint[2];  
    v1 = lineVector[0];  
    v2 = lineVector[1];  
    v3 = lineVector[2];  
    m1 = linePoint[0];  
    m2 = linePoint[1];  
    m3 = linePoint[2];  
    vpt = v1 * vp1 + v2 * vp2 + v3 * vp3;  
    //首先判断直线是否与平面平行  
    if (vpt == 0)  
    {  
    returnResult = null;  
    }  
    else  
    {  
    t = ((n1 - m1) * vp1 + (n2 - m2) * vp2 + (n3 - m3) * vp3) / vpt;  
    returnResult[0] = m1 + v1 * t;  
    returnResult[1] = m2 + v2 * t;  
    returnResult[2] = m3 + v3 * t;  
    }  
    return returnResult;  
    } 

计算几何算法(含源代码) ㈠ 的基本运算 1. 平面两点之间距离 1 2. 判断两点是否重合 1 3. 矢量叉乘 1 4. 矢量乘 2 5. 判断是否在线段上 2 6. 饶某旋转后的坐标 2 7. 矢量夹角 2 ㈡ 线段及直线的基本运算 1. 线段的关系 3 2. 到线段所在直线垂线的垂足 4 3. 到线段的最近 4 4. 到线段所在直线的距离 4 5. 到折线集的最近距离 4 6. 判断圆是否在多边形内 5 7. 矢量夹角余弦 5 8. 线段之间的夹角 5 9. 判断线段是否相交 6 10.判断线段是否相交但不交在端处 6 11.线段所在直线的方程 6 12.直线的斜率 7 13.直线的倾斜角 7 14.关于某直线的对称 7 15.判断两条直线是否相交及直线 7 16.判断线段是否相交,如果相交返回交 7 ㈢ 多边形常用算法模块 1. 判断多边形是否简单多边形 8 2. 检查多边形顶的凸凹性 9 3. 判断多边形是否凸多边形 9 4. 多边形面积 9 5. 判断多边形顶的排列方向,方法一 10 6. 判断多边形顶的排列方向,方法二 10 7. 射线法判断是否在多边形内 10 8. 判断是否在凸多边形内 11 9. 寻找集的graham算法 12 10.寻找集凸包的卷包裹法 13 11.判断线段是否在多边形内 14 12.简单多边形的重心 15 13.凸多边形的重心 17 14.肯定在给定多边形内的一个 17 15.从多边形外一出发到该多边形的切线 18 16.判断多边形的核是否存在 19 ㈣ 圆的基本运算 1 .是否在圆内 20 2 .不共线的三点所确定的圆 21 ㈤ 矩形的基本运算 1.已知矩形三点坐标第4坐标 22 ㈥ 常用算法的描述 22 ㈦ 补充 1.两圆关系: 24 2.判断圆是否在矩形内: 24 3.平面的距离: 25 4.是否在直线同侧: 25 5.镜面反射线: 25 6.矩形包含: 26 7.两圆交: 27 8.两圆公共面积: 28 9. 圆和直线关系: 29 10. 内切圆: 30 11. : 31 12. 线段的左右旋: 31 13.公式: 32
<think> 我们根据引用内容,特别是引用[1]和引用[2]中描述的三点三维坐标的方法,来编写代码。 引用[1]说明了基本步骤: 1. 利用标定得到的内参数矩阵,将图像中的(u,v)坐标转换为(a,b) = (Xc/Zc, Yc/Zc) 2. 设实际坐标为(a*Zc, b*Zc, Zc) 3. 已知物体表面任意三个点的实际距离l1, l2, l3(分别对应三个点两两之间的距离) 4. 对于三个点,有各自的(a_i, b_i)和对应的Z_i(即Zc1, Zc2, Zc3) 5. 根据三个点两两之间的距离公式,可以建立三个方程,解出三个未知数Z1, Z2, Z3 具体来说,假设我们有三个点P1, P2, P3,在图像上的坐标为(u1,v1), (u2,v2), (u3,v3), 通过内参矩阵K,我们可以将它们转换为归一化坐标(a1,b1), (a2,b2), (a3,b3)(注意:这里需要去畸变,但引用没有提到畸变,所以假设已经矫正)。 实际的三维坐标为: P1 = (a1 * Z1, b1 * Z1, Z1) P2 = (a2 * Z2, b2 * Z2, Z2) P3 = (a3 * Z3, b3 * Z3, Z3) 已知三个点之间的实际距离:d12, d13, d23(分别对应l1, l2, l3?注意引用中说l1,l2,l3是三个点的实际距离,但实际应该是两两之间的距离,所以这里我们理解为d12, d13, d23) 因此我们有: |P1-P2|^2 = d12^2 |P1-P3|^2 = d13^2 |P2-P3|^2 = d23^2 展开: (a1*Z1 - a2*Z2)^2 + (b1*Z1 - b2*Z2)^2 + (Z1 - Z2)^2 = d12^2 (a1*Z1 - a3*Z3)^2 + (b1*Z1 - b3*Z3)^2 + (Z1 - Z3)^2 = d13^2 (a2*Z2 - a3*Z3)^2 + (b2*Z2 - b3*Z3)^2 + (Z2 - Z3)^2 = d23^2 这是一个关于Z1, Z2, Z3的二次方程组,我们可以将其整理为: (a1^2 + b1^2 + 1) * Z1^2 + (a2^2 + b2^2 + 1) * Z2^2 - 2*(a1*a2+b1*b2+1)*Z1*Z2 = d12^2 (1) (a1^2 + b1^2 + 1) * Z1^2 + (a3^2 + b3^2 + 1) * Z3^2 - 2*(a1*a3+b1*b3+1)*Z1*Z3 = d13^2 (2) (a2^2 + b2^2 + 1) * Z2^2 + (a3^2 + b3^2 + 1) * Z3^2 - 2*(a2*a3+b2*b3+1)*Z2*Z3 = d23^2 (3) 这个方程组是非线性的(因为含有二次项和交叉项),解起来比较复杂。我们可以通过引入中间变量或使用数值方法解。 但是,引用[1]提到“三个未知数三个线性无关方程,理论上有解”,这里可能是将方程线性化了?实际上,如果我们设: A_i = (a_i^2 + b_i^2 + 1), i=1,2,3 B_ij = (a_i * a_j + b_i * b_j + 1), i,j=1,2,3 and i≠j 那么方程可以写成: A1*Z1^2 + A2*Z2^2 - 2*B12*Z1*Z2 = d12^2 (1) A1*Z1^2 + A3*Z3^2 - 2*B13*Z1*Z3 = d13^2 (2) A2*Z2^2 + A3*Z3^2 - 2*B23*Z2*Z3 = d23^2 (3) 这仍然是非线性的。我们可以尝试将方程(1)减去方程(2)来消去Z1^2项,然后再方程(3)组合,但这样会引入Z1*Z2和Z1*Z3的交叉项,并不容易直接解。 因此,我们可能需要使用数值方法(如牛顿迭代法)来解这个方程组。 然而,注意:在实际应用中,我们可能通过已知三个点之间的距离关系来建立方程组,但解非线性方程组需要初始值,且可能不唯一解。 另一种思路:由于三个点空间位置关系可以通过距离唯一确定(除了镜像对称的情况),我们可以尝试使用解析方法。但解析方法较为复杂,这里我们采用数值解。 由于问题要随意选取三个点,我们假设用户输入三个点在图像上的坐标(u1,v1)、(u2,v2)、(u3,v3)和三个点两两之间的实际距离d12, d13, d23。 步骤: 1. 使用内参矩阵K将图像坐标转换为归一化坐标(a,b)。注意:这里假设没有畸变,所以直接使用内参矩阵的逆。 具体:将图像坐标表示成齐次坐标(u,v,1),然后乘以K^{-1},得到归一化坐标(x', y'),那么a=x', b=y'。 归一化坐标: (a, b) = ( (u - cx)/fx, (v - cy)/fy ) 其中,fx, fy, cx, cy是内参矩阵的参数。 内参矩阵K通常为: [fx, 0, cx] [0, fy, cy] [0, 0, 1] 2. 建立非线性方程组(三个方程),变量为Z1, Z2, Z3。 3. 使用数值方法(例如scipy.optimize.fsolve)解该方程组。 注意:由于方程组可能有多个解(比如镜像对称),我们需要根据实际情况选择合理的解(比如所有Z>0,且通常物体在相机前方)。 但是,在实际问题中,我们可能不知道三个点之间的实际距离,所以这个代码需要用户输入三个点之间的实际距离。 因此,代码框架如下: 输入: - 内参矩阵K(3x3) - 三个图像坐标:pt1=(u1,v1), pt2=(u2,v2), pt3=(u3,v3) - 三个实际距离:d12(1和2的距离),d13(1和3的距离),d23(2和3的距离) 输出: - 三个点的三维坐标:P1, P2, P3 步骤: 1. 将三个图像坐标转换为归一化坐标(a,b)。 2. 定义非线性方程组,变量为Z=[Z1, Z2, Z3]。 3. 使用优化算法解Z。 4. 计算三维坐标:P_i = (a_i * Z_i, b_i * Z_i, Z_i) 注意:由于非线性方程组可能存在多个解,我们可能需要提供初始值。通常,我们可以假设一个初始深度(例如1.0)作为初始迭代,但这样可能会导致收敛到错误的解。因此,我们可以尝试多个初始值或根据场景给出合理的初始深度(比如物体离相机的大致距离)。 由于实际中三个点距离已知,而且深度通常为正,我们可以设置初始值为一个正数,比如Z0=[1,1,1]。 下面我们用代码实现。注意:我们使用scipy.optimize的fsolve函数需要额外安装scipy库。如果环境没有,可以使用其他方法(如牛顿法)自己实现,但这里我们尽量使用现成函数。 另外,实际中可能还需要考虑解的稳定性,以及误差评估(如引用[2]中提到的误差评估指标)。 下面我们开始写代码: </think> 根据引用内容,我将编写一个实现三点坐标定位的Python代码框架。这个代码基于相机标定参数和已知三点实际距离,三个点的三维坐标。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import fsolve def calculate_3d_coordinates(K, points_2d, distances): """ 根据相机内参和图像坐标计算三点三维坐标 参数: K: 3x3相机内参矩阵 points_2d: 三个点的图像坐标,格式[(u1,v1), (u2,v2), (u3,v3)] distances: 三个点之间的实际距离,格式(d12, d13, d23) 返回: 三个点的三维坐标 (X1, Y1, Z1), (X2, Y2, Z2), (X3, Y3, Z3) """ def equations(vars): """ 定义非线性方程组 vars = [Z1, Z2, Z3] """ Z1, Z2, Z3 = vars # 转换为归一化坐标 (a,b) = (Xc/Zc, Yc/Zc) a1, b1 = np.dot(np.linalg.inv(K), np.array([points_2d[0][0], points_2d[0][1], 1]))[:2] a2, b2 = np.dot(np.linalg.inv(K), np.array([points_2d[1][0], points_2d[1][1], 1]))[:2] a3, b3 = np.dot(np.linalg.inv(K), np.array([points_2d[2][0], points_2d[2][1], 1]))[:2] # 计算三维坐标 P1 = np.array([a1*Z1, b1*Z1, Z1]) P2 = np.array([a2*Z2, b2*Z2, Z2]) P3 = np.array([a3*Z3, b3*Z3, Z3]) # 计算间距离 d12 = np.linalg.norm(P1 - P2) d13 = np.linalg.norm(P1 - P3) d23 = np.linalg.norm(P2 - P3) return [ d12 - distances[0], d13 - distances[1], d23 - distances[2] ] # 初始猜测值 (假设所有在相机前方1米处) initial_guess = [1.0, 1.0, 1.0] # 解非线性方程组 solution = fsolve(equations, initial_guess) Z1, Z2, Z3 = solution # 计算最终三维坐标 a1, b1 = np.dot(np.linalg.inv(K), np.array([points_2d[0][0], points_2d[0][1], 1]))[:2] a2, b2 = np.dot(np.linalg.inv(K), np.array([points_2d[1][0], points_2d[1][1], 1]))[:2] a3, b3 = np.dot(np.linalg.inv(K), np.array([points_2d[2][0], points_2d[2][1], 1]))[:2] P1 = (a1*Z1, b1*Z1, Z1) P2 = (a2*Z2, b2*Z2, Z2) P3 = (a3*Z3, b3*Z3, Z3) return P1, P2, P3 # 示例使用 if __name__ == "__main__": # 相机内参矩阵 (示例值,需实际标定) K = np.array([[800, 0, 320], [0, 800, 240], [0, 0, 1]]) # 图像上的三个点坐标 (像素) points_2d = [(100, 150), (200, 150), (150, 300)] # 三个点之间的实际物理距离 (米) distances = (0.5, 0.5, 0.5) # 等边三角形 # 计算三维坐标 P1, P2, P3 = calculate_3d_coordinates(K, points_2d, distances) print(f"1三维坐标: {P1}") print(f"2三维坐标: {P2}") print(f"3三维坐标: {P3}") # 验证距离 d12 = np.linalg.norm(np.array(P1) - np.array(P2)) d13 = np.linalg.norm(np.array(P1) - np.array(P3)) d23 = np.linalg.norm(np.array(P2) - np.array(P3)) print(f"\n计算距离验证:") print(f"1-2距离: {d12:.4f} (实际:{distances[0]})") print(f"1-3距离: {d13:.4f} (实际:{distances[1]})") print(f"2-3距离: {d23:.4f} (实际:{distances[2]})") ``` ### 代码说明: 1. **相机模型**:使用透视投影模型 $X_c/Z_c = a, Y_c/Z_c = b$,其中 $(a,b)$ 是通过相机内参矩阵 $K$ 从图像坐标 $(u,v)$ 计算得到的归一化坐标[^1]。 2. **距离约束**:利用三个点间的已知距离 $d_{12}, d_{13}, d_{23}$ 建立方程组: $$ \begin{cases} \|P_1 - P_2\| = d_{12} \\ \|P_1 - P_3\| = d_{13} \\ \|P_2 - P_3\| = d_{23} \end{cases} $$ 3. **数值解**:使用 `scipy.optimize.fsolve` 解关于深度 $Z_1, Z_2, Z_3$ 的非线性方程组[^1]。 4. **三维重建**:通过 $P_i = (a_iZ_i, b_iZ_i, Z_i)$ 计算最终三维坐标。 ### 注意事项: 1. 相机内参矩阵 $K$ 需通过标定获得 2. 实际应用中需考虑镜头畸变校正 3. 初始值选择影响解结果,可尝试不同初始值 4. 间距离需精确测量,测量误差会影响定位精度
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值