Выходные 3D-точки меняются каждый раз в triangulatePoints, используя Python 2.7 с OpenCV 3.3.

Я хочу знать 3D-точки со стереокамер, используя triangulatePoints в Python 2.7 и OpenCV 3.3. Для этого я калибровал стереокамеры и хранил матрицы в папке. Я также исправил свои изображения с помощью cv2.stereoRectify и с помощью cv2.initUndistortRectifyMap не исказил изображения. Затем я сохранил эти изображения, а также матрицы проекций P1 и P2 и нашел соответствующую точку на обоих изображениях. Точка на левом изображении ptl = np.array([304,277]) и соответствующая точка на правом изображении ptr = np.array([255,277]). После этого я попробовал points = cv2.triangulatePoints(P1,P2,ptl,ptr). Код:

    import cv2
        import numpy as np
        import matplotlib.pyplot as plt

        cameraMatrixL = np.load('mtx_left.npy')
        distCoeffsL = np.load('dist_left.npy')
        cameraMatrixR = np.load('mtx_right.npy')
        distCoeffsR = np.load('dist_right.npy')
        R = np.load('R.npy')
        T = np.load('T.npy')
    # following matrices I saved which i got from stereoRectify
        R1 = np.load('R1.npy')
        R2 = np.load('R2.npy')
        P1 = np.load('P1.npy')
        P2 = np.load('P2.npy')
        Q = np.load('Q.npy')
# upload alreday distorted and rectified images
        imgL = cv2.imread('D:\python/triangulate in 3 D\left.png',0)
        imgR = cv2.imread('D:\python/triangulate in 3 D/right.png',0)
        ptl = np.array([304,277]) # point in left image
        ptr = np.array([255,277]) # Corresponding point in right image
        points = cv2.triangulatePoints(P1,P2,ptl,ptr)
        print points

Но когда я когда-либо запускал этот код, мои результаты менялись (также все результаты неверны). Одноразовые результаты выглядят так

[[  518845863]
 [ 1667138857]
 [-1189385102]
 [    -661713]]

В другой раз результаты выглядят так

[[-1766436066]
 [          0]
 [          0]
 [-1299735447]]

Иногда это выглядит как

[[        0]
 [        0]
 [697559541]
 [        0]]

Я не знаю, почему результаты меняются, даже если все мои параметры одинаковы? Кроме того, эти 3D-точки неверны. Как исправить эти проблемы?

Редактировать: Я заметил одну вещь в этом коде, после запуска он не завершается. Он не показывает ни Process finished with exit code 0, ни Process finished with exit code 1. когда я нажал красную кнопку остановки, он закончился с Process finished with exit code 1. Почему так? Я думаю, что из-за этого появляется только вышеуказанная ошибка. Почему этот код не работает с Process finished with exit code 0?


python python-2.7 opencv stereo-3d
person Naseeb Gill    schedule 11.09.2017    source источник
comment
Вы уверены, что изображения загружаются? обычно в python (и во многих других языках) \ является escape-символом, поэтому он принимает \p как какой-то специальный символ... он должен быть \\, также не смешивайте / с \ в адресах   -  person api55    schedule 12.09.2017
comment
Спасибо, @api55 Сэр, я только что решил эту проблему. Но я получаю ошибку в точках вывода. Не могли бы вы предложить мне что-нибудь об этом, как уменьшить ошибку?   -  person Naseeb Gill    schedule 12.09.2017

Ответы (1)


arrow_upward
5
arrow_downward

Наконец, после стольких попыток я понял, какую ошибку совершал. На самом деле, я неправильно определял свои точки в коде. Согласно документу triangulatePoints, точки должны быть

projPoints1 — массив 2xN характерных точек на первом изображении.

Но в коде я написал

ptl = np.array([304,277]) # point in left image
ptr = np.array([255,277]) # Corresponding point in right image

означает, что я определял массив 1x2, в то время как я должен определить массив 2x1 для одной точки. аналогично для массива из 5 точек должно быть 2x5. На N баллов отклонено 2xN. Изначально я этого не замечал, т.к. я занимался траингуляцией в Matlab и там соответствующие точки используются как массив Nx2. Теперь я ставлю свои точки как

l = np.array([[ 304],[ 277]],dtype=np.float)
r = np.array([[ 255 ],[ 277]],dtype=np.float)

и у меня работает код выше.

Еще одна точка dtype=np.float важна при определении этого массива точек, чтобы избежать неправильных результатов.

Результаты, которые я получил, не очень точны и показывают ошибку около 20-25 мм, но я решил вышеуказанную проблему, поэтому я отвечаю на этот вопрос, и теперь мне нужно найти способ минимизировать ошибки. Если кто-нибудь знает, как уменьшить ошибку, пожалуйста, скажите мне.

person Naseeb Gill    schedule 12.09.2017