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双目视觉三维坐标计算代码

时间: 2025-01-29 07:18:51 浏览: 62

双目视觉三维坐标计算是计算机视觉中的一个重要问题，通过使用两台相机从不同角度拍摄同一场景，可以计算出场景中物体的三维坐标。以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何通过双目视觉计算三维坐标： ```python import cv2 import numpy as np def triangulate_points(P1, P2, points1, points2): # 构建矩阵A num_points = points1.shape[1] A = np.zeros((4, 4)) for i in range(num_points): x1, y1 = points1[:, i] x2, y2 = points2[:, i] A[0, :] = x1 * P1[2, :] - P1[0, :] A[1, :] = y1 * P1[2, :] - P1[1, :] A[2, :] = x2 * P2[2, :] - P2[0, :] A[3, :] = y2 * P2[2, :] - P2[1, :] # 奇异值分解 U, S, Vh = np.linalg.svd(A) X = Vh[-1, :] X = X / X[3] # 将结果存储 if i == 0: X_all = X else: X_all = np.vstack((X_all, X)) return X_all # 相机的投影矩阵 P1 = np.array([[700, 0, 320, 0], [0, 700, 240, 0], [0, 0, 1, 0]]) P2 = np.array([[700, 0, 320, -100], [0, 700, 240, 0], [0, 0, 1, 0]]) # 假设我们有两组二维点 points1 = np.array([[100], [200]]) points2 = np.array([[150], [200]]) # 计算三维坐标 X = triangulate_points(P1, P2, points1, points2) print("三维坐标：", X) ``` 这个代码示例中，我们定义了两个相机的投影矩阵 `P1` 和 `P2`，并假设我们有两组二维点 `points1` 和 `points2`。通过 `triangulate_points` 函数，我们可以计算出这些点的三维坐标。

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