Opencv: рассчитать расстояние между точками на разной высоте пола ⇐ Python

[Anonymous]

Мы используем открытое резюме для автоматизации бота, играющего в футбол. На полу нам нужно определить расстояние между ботом и мячом.
Наш бот имеет высоту около 16 см, а диаметр мяча 6 см. Из-за этой разницы в высоте при движении бота к углам рассчитанное расстояние неточно.
Я попробовал выполнить калибровку камеры и попробовал метод матрицы гомографии.
Метод 1: гомография

Код: Выделить всё

            tl = (61,438)
tr = (57,73)
bl = (540,426)
br = (538,55)

pts1 = np.float32([tl, bl, tr, br])
pts2 = np.float32([[0,0], [0, 2300], [1500, 0], [1500, 2300]])

# Compute the homography matrix
H, _ = cv2.findHomography(pts1, pts2)

def image_to_real(img_point):
img_point = np.array([[img_point]], dtype=np.float32)
real_point = cv2.perspectiveTransform(img_point, H)
return real_point[0][0]

real_point1 = image_to_real(bot_center)
real_point2 = image_to_real(ball_centers)
distanceNew = np.linalg.norm(real_point1 - real_point2)

Метод 2: метод, используемый для расчета расстояния после получения матрицы камеры и dist_coeffs

Код: Выделить всё

def calculate_real_world_distance(pt1, pt2, frame):

camera_matrix = np.array([[1.18093005e+03, 0, 4.88023267e+02],
[0, 9.10212133e+02, 3.77605255e+02],
[0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([[-0.45134717, 1.1857564, 0.06250472, 0.09753945, -0.2519004]])

height_object1 = 0.18  # meters
height_object2 = 0.6 # meters
height_camera = 2.40

pt1 = (float(pt1[0]), float(pt1[1]))
pt2 = (float(pt2[0]), float(pt2[1]))

pt1 = np.array([pt1], dtype=np.float32)
pt2 = np.array([pt2], dtype=np.float32)

# Convert points to normalized image coordinates (undistorted)
pts_undistorted = cv2.undistortPoints(np.array([pt1, pt2]), camera_matrix, dist_coeffs)

# Extract normalized points
x1, y1 = pts_undistorted[0][0]
x2, y2 = pts_undistorted[1][0]

# Compute real-world scale factors from height difference (ceiling-mounted camera)
Z1 = height_camera - height_object1
Z2 = height_camera - height_object2

# Convert pixel points to real-world coordinates using height ratio
X1, Y1 = (x1 * Z1), (y1 * Z1)
X2, Y2 = (x2 * Z2), (y2 * Z2)

# Compute the Euclidean distance
distance = np.sqrt((X2 - X1)**2 + (Y2 - Y1)**2 + (Z2 - Z1)**2)
print(distance)
return distance * 100

Расстояние по-прежнему не во всех точках.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... in-a-floor