Python计算机视觉编程 - 第四章照相机模型与增强现实 -增强现实_python计算机视觉编程照相机模型与增强现实-优快云博客

本博客介绍了如何利用Python进行计算机视觉中的平面和标记物姿态估计，以及在此过程中遇到的增强现实（AR）问题。在姿态估计中，通过SIFT特征和RANSAC算法估计单应性矩阵来确定照相机相对于平面的变换。在AR部分，讲解了PyOpenGL的安装与常见错误解决，包括freeglut和glut冲突的问题。然而，尝试使用自拍图像时遇到了程序崩溃的问题，目前尚未解决。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.以平面和标记物进行姿态估计

在第三章中，我们学习了如何从平面间估计单应性矩阵，若图像中包含平面状的标记物体，并且已经对照相机进行了标定，那么我们可以计算出照相机的姿态（旋转和平移）。我们使用照相机拍摄了两幅图像，两张图像都存在平面状的标记物体，先提取两幅图像的SIFT特征，然后使用RANSAC算法稳健估计单应性矩阵。通过单应性矩阵和照相机的标定矩阵，我们可以得出两个视图之间的相对变换。
代码：

from pylab import *
from PIL import Image
from OpenGL.GL import *


#If you have PCV installed, these imports should work
from PCV.geometry import homography, camera
from PCV.localdescriptors import sift

"""
This is the augmented reality and pose estimation cube example from Section 4.3.
"""


def cube_points(c, wid):
    """ Creates a list of points for plotting
        a cube with plot. (the first 5 points are
        the bottom square, some sides repeated). """
    p = []
    # bottom
    p.append([c[0]-wid, c[1]-wid, c[2]-wid])
    p.append([c[0]-wid, c[1]+wid, c[2]-wid])
    p.append([c[0]+wid, c[1]+wid, c[2]-wid])
    p.append([c[0]+wid, c[1]-wid, c[2]-wid])
    p.append([c[0]-wid, c[1]-wid, c[2]-wid]) #same as first to close plot
    
    # top
    p.append([c[0]-wid, c[1]-wid, c[2]+wid])
    p.append([c[0]-wid, c[1]+wid, c[2]+wid])
    p.append([c[0]+wid, c[1]+wid, c[2]+wid])
    p.append([c[0]+wid, c[1]-wid, c[2]+wid])
    p.append([c[0]-wid, c[1]-wid, c[2]+wid]) #same as first to close plot
    
    # vertical sides
    p.append([c[0]-wid, c[1]-wid, c[2]+wid])
    p.append([c[0]-wid, c[1]+wid, c[2]+wid])
    p.append([c[0]-wid, c[1]+wid, c[2]-wid])
    p.append([c[0]+wid, c[1]+wid, c[2]-wid])
    p.append([c[0]+wid, c[1]+wid, c[2]+wid])
    p.append([c[0]+wid, c[1]-wid, c[2]+wid])
    p.append([c[0]+wid, c[1]-wid, c[2]-wid])
    
    return array(p).T


def my_calibration(sz):
    """
    Calibration function for the camera (iPhone4) used in this example.
    """
    row, col = sz
    fx = 2555*col/2592
    fy = 2586*row/1936
    K = diag([fx, fy, 1])
    K[0, 2] = 0.5*col
    K[1, 2] = 0.5*row
    return K
    

#compute features
sift.process_image('data/test4_f.JPG', 'im0.