CvBox2D

之前用到opencv最小外接矩形去表示一个类椭圆形的高度,特此记录备查。

对给定的 2D 点集,寻找最小面积的包围矩形,使用函数:

CvBox2D     cvMinAreaRect2(   const   CvArr *   points,   CvMemStorage *   storage = NULL   ); 
   points
   点序列或点集数组
   storage
   可选的临时存储仓
  函数 cvMinAreaRect2 通过建立凸外形并且旋转外形以寻找给定 2D 点集的最小面积的包围矩形。

其中返回的2D盒子定义如下:

typedef   struct   CvBox2D 
{ 
     CvPoint2D32f   center;   /*   盒子的中心   */ 
     CvSize2D32f   size;   /*   盒子的长和宽   */ 
     float   angle;   /*   水平轴与第一个边的夹角,用弧度表示 */ 
} CvBox2D;
 
注意夹角 angle 是水平轴逆时针旋转,与碰到的第一个边(不管是高还是宽)的夹角。 如下图

 

  可用函数 cvBoxPoints(box[count], point); 寻找盒子的顶点

1   void   cvBoxPoints(   CvBox2D   box,   CvPoint2D32f   pt[ 4 ]   ) 
2   { 
3        double   angle   =   box . angle * CV_PI / 180 . 
4        float   a   =   ( float )cos(angle) * 0 . 5f; 
5        float   b   =   ( float )sin(angle) * 0 . 5f; 
6  
7        pt[ 0 ] . x   =   box . center . x   -   a * box . size . height   -   b * box . size . width; 
8        pt[ 0 ] . y   =   box . center . y   +   b * box . size . height   -   a * box . size . width; 
9        pt[ 1 ] . x   =   box . center . x   +   a * box . size . height   -   b * box . size . width; 
10       pt[ 1 ] . y   =   box . center . y   -   b * box . size . height   -   a * box . size . width; 
11       pt[ 2 ] . x   =   2 * box . center . x   -   pt[ 0 ] . x; 
12       pt[ 2 ] . y   =   2 * box . center . y   -   pt[ 0 ] . y; 
13       pt[ 3 ] . x   =   2 * box . center . x   -   pt[ 1 ] . x; 
14       pt[ 3 ] . y   =   2 * box . center . y   -   pt[ 1 ] . y; 
15  }
简单证明此函数的计算公式:
 
   计算 x,由图可得到三个方程式:  pt[ 1 ] . x   -   pt[ 0 ] . x   =   width * sin(angle) 
                             pt[ 2 ] . x   -   pt[ 1 ] . x   =   height * cos(angle) 
                             pt[ 2 ] . x   -   pt[ 0 ] . x   =   2 (box . center . x   -   pt[ 0 ] . x)
   联立方程可解得函数里的计算式,算 y 略。

写了个函数绘制CvBox2D

1   void   DrawBox(CvBox2D   box,IplImage *   img) 
2   { 
3        CvPoint2D32f   point[ 4 ]; 
4        int   i; 
5        for   (   i = 0 ;   i < 4;   i + + ) 
6        { 
7             point[i] . x   =   0 ; 
8             point[i] . y   =   0 ; 
9        } 
10       cvBoxPoints(box,   point);   // 计算二维盒子顶点 
11       CvPoint   pt[ 4 ]; 
12       for   (   i = 0 ;   i < 4;   i + + ) 
13       { 
14            pt[i] . x   =   ( int )point[i] . x; 
15            pt[i] . y   =   ( int )point[i] . y; 
16       } 
17       cvLine(   img,   pt[ 0 ],   pt[ 1 ],CV_RGB( 255 , 0 , 0 ),   2 ,   8 ,   0   ); 
18       cvLine(   img,   pt[ 1 ],   pt[ 2 ],CV_RGB( 255 , 0 , 0 ),   2 ,   8 ,   0   ); 
19       cvLine(   img,   pt[ 2 ],   pt[ 3 ],CV_RGB( 255 , 0 , 0 ),   2 ,   8 ,   0   ); 
20       cvLine(   img,   pt[ 3 ],   pt[ 0 ],CV_RGB( 255 , 0 , 0 ),   2 ,   8 ,   0   ); 
21  }

### 关于5x5标定板在计算机视觉中的应用 5x5标定板通常指的是具有5×5网格布局的棋盘格图案或圆点阵列,广泛应用于相机标定和其他计算机视觉任务中。这种标定板的主要用途是提供已知几何结构的目标物,以便通过图像处理算法估计相机的内部参数(焦距、主点位置等)、外部参数(旋转矩阵和平移向量),以及径向和切向畸变系数。 #### 标定过程的关键要素 在相机标定时,需要明确五个主要的畸变系数以及其他内外部参数[^1]。这些参数可以通过一系列包含不同视角下标定板的图像计算得出。对于5x5标定板而言,其设计使得它能够满足多视图几何约束条件,从而提高标定精度。 #### 使用OpenCV实现椭圆形边界绘制 如果涉及到具体操作比如利用OpenCV库函数`cvEllipseBox()`来描绘由CvBox2D定义的矩形框,则可以从下面这段Pascal伪代码看出如何设置半轴长度以适应输入数据的要求[^2]: ```pascal procedure cvEllipseBox(img: PCvArr; box: CvBox2D; color: CvScalar; thickness: longint; line_type: longint; shift: longint); var axes: CvSize; begin axes.width := cvRound(box.size.height * 0.5); axes.height := cvRound(box.size.width * 0.5); end; ``` 此部分展示了如何基于给定盒子尺寸创建适合绘图需求的比例调整逻辑。 #### 文献探讨样本选择优化策略 针对LiDAR-Camera联合标定过程中存在的挑战,《Optimising the selection of samples for robust lidar camera calibration》一文中提到现有研究较少关注目标姿态选取方面的工作[^3]。尽管多数基于目标的方法强调至少需三个独立姿态才能充分限定六个自由度变换关系,但对于实际应用场景下的最佳配置建议却鲜有详尽描述。 综上所述,在采用5x5规格的标定模板执行摄像机校准时,应综合考虑上述理论基础和技术细节,确保获取高质量的结果。
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