Я новичок в opencv и учусь его использовать, потому что мне нужно извлечь некоторые данные для моей магистерской диссертации.
Я работаю с изображениями шахматной доски в opencv. Мне удалось выполнить как калибровку, так и оценку позы, и теперь мне нужно найти board_corners шахматной доски в Python (координаты объекта). Чтобы найти углы доски, мне нужен центр доски, l и w (размер шахматной доски) и ориентация доски в плоскости. Я знаю, что доска лежит в плоскости xy в координатах объекта, но она не параллельна осям x или y.
Сейчас у меня есть board_center в координатах объекта, но я не совсем уверен, как найти углы доски. :
board_center = np.mean(objp, axis=0)
Поскольку система координат объекта находится в центре верхнего левого угла, а ось Z этой системы координат перпендикулярна доске, я мог бы вычислить board_center, взяв среднее значение элементов в объект Но тогда как найти 4 угла доски?
На данный момент это мой код для оценки позы, но я не совсем уверен, как найти нужную мне ориентацию плоскости. чтобы вычислить четыре угла доски в координатах объекта.
import numpy as np
import cv2 as cv
import glob
# Load previously saved data
with np.load('CameraParmas.npz') as file:
mtx, dist, _, _ = [file for i in ('cameraMatrix','dist','rvecs','tvecs')]
def draw(img, corners, imgpts):
def tupleOfInts(arr):
return tuple(int(x) for x in arr)
corner = tupleOfInts(corners[0].ravel())
cv.line(img, (corner), tupleOfInts(imgpts[0].ravel()), (255,0,0), 5)
cv.line(img, (corner), tupleOfInts(imgpts[1].ravel()), (0,255,0), 5)
cv.line(img, (corner), tupleOfInts(imgpts[2].ravel()), (0,0,255), 5)
return img
def drawBoxes(img, corners, imgpts):
imgpts = np.int32(imgpts).reshape(-1,2)
# draw ground floor in green
img = cv.drawContours(img, [imgpts[:4]],-1,(0,255,0),-3)
# draw pillars in blue color
for i,j in zip(range(4),range(4,8)):
img = cv.line(img, tuple(imgpts), tuple(imgpts[j]),(255),3)
# draw top layer in red color
img = cv.drawContours(img, [imgpts[4:]],-1,(0,0,255),3)
return img
criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
objp = np.zeros((8*6,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:8,0:6].T.reshape(-1,2)
size_of_chessboard_squares_mm = 30
objp = objp * size_of_chessboard_squares_mm
axis = np.float32([[50,0,0], [0,50,0], [0,0,-50]]).reshape(-1,3)
axisBoxes = np.float32([[0,0,0], [0,50,0], [50,50,0], [50,0,0],
[0,0,-50],[0,50,-50],[50,50,-50],[50,0,-50] ])
images = glob.glob('right*.png')
for image in images:
img = cv.imread(image)
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv.findChessboardCorners(gray, (8,6),None)
if ret == True:
corners2 = cv.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1), criteria)
# Find the rotation and translation vectors.
ret, rvecs, tvecs = cv.solvePnP(objp, corners2, mtx, None)
rotM, _ = cv.Rodrigues(rvecs)
# Project 3D points to image plane
imgpts, jac = cv.projectPoints(axis, rvecs, tvecs, mtx, None)
img = draw(img,corners2,imgpts)
cv.imshow('img',img)
k = cv.waitKey(1000)
cv.imwrite('pose'+image, img)
#Board Center
board_center = np.mean(objp, axis=0)
print("\nThe Board Center is:\n",board_center)
print("\nobjpts\n", objp)
#print("\nobjp\n",objp)
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/784 ... alibration
