OpenCV相机标定与3D重建(28)估计两个三维点集之间的最优平移变换函数estimateTranslation3D()的使用
- 操作系统:ubuntu22.04
- OpenCV版本:OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言:C++11
算法描述
计算两个3D点集之间的最优平移。
它计算
[ x y z ] = [ X Y Z ] + [ b 1 b 2 b 3 ] \begin{bmatrix} x\\ y\\ z\\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} X\\ Y\\ Z\\ \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} b_1\\ b_2\\ b_3\\ \end{bmatrix} xyz = XYZ + b1b2b3
cv::estimateTranslation3D 是 OpenCV 库中的一个函数,用于估计两个三维点集之间的最优平移变换。此函数通常用于3D图像配准、物体识别和追踪等领域。它通过最小化源点集与目标点集之间的几何误差来估计平移向量,并且可以选择使用鲁棒方法(如RANSAC)来处理异常值(outliers)。
函数原型
int cv::estimateTranslation3D
(InputArray src,InputArray dst,OutputArray out,OutputArray inliers,double ransacThreshold = 3,double confidence = 0.99
)
参数
-
参数src 第一个输入的3D点集,包含 (X, Y, Z)。
-
参数dst 第二个输入的3D点集,包含 (x, y, z)。
-
参数out 输出的3D平移向量 3×1,形式如下:
[ b 1 b 2 b 3 ] \begin{bmatrix} b_1 \\ b_2 \\ b_3 \\ \end{bmatrix} b1b2b3 -
参数inliers 输出向量,指示哪些点是内点(1-内点,0-外点)。
-
参数ransacThreshold 在RANSAC算法中,考虑一个点为内点的最大重投影误差。
-
参数confidence 对估计变换的置信水平,在0和1之间。通常0.95到0.99之间的值就足够了。过于接近1的值可能会显著减慢估计过程。低于0.8-0.9的值可能导致变换估计不准确。
该函数使用RANSAC算法估计两个3D点集之间的最优3D平移。
代码示例
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{// 定义两组对应的3D点 (X, Y, Z) - 源点集和目标点集vector< Point3f > src = { Point3f( 0, 0, 0 ), Point3f( 1, 0, 0 ), Point3f( 0, 1, 0 ), Point3f( 0, 0, 1 ) };vector< Point3f > dst = { Point3f( 1, 1, 1 ), Point3f( 2, 1, 1 ), Point3f( 1, 2, 1 ), Point3f( 1, 1, 2 ) };// 定义一个 Mat 来接收输出的平移向量矩阵Mat translationVector;// 定义一个 Mat 来接收内点信息vector< uchar > inliers;// 调用 estimateTranslation3D 函数int inlierCount = estimateTranslation3D( src, dst, translationVector, inliers );if ( !translationVector.empty() ){cout << "Estimated Translation Vector:\n" << translationVector << endl;cout << "Number of inliers: " << inlierCount << endl;// 打印哪些点被认为是内点for ( size_t i = 0; i < inliers.size(); ++i ){if ( inliers[ i ] ){cout << "Point pair (" << src[ i ] << ", " << dst[ i ] << ") is an inlier.\n";}else{cout << "Point pair (" << src[ i ] << ", " << dst[ i ] << ") is an outlier.\n";}}}else{cout << "Failed to estimate translation." << endl;}return 0;
}
运行结果
Estimated Translation Vector:
[1, 1, 1]
Number of inliers: 1
Point pair ([0, 0, 0], [1, 1, 1]) is an inlier.
Point pair ([1, 0, 0], [2, 1, 1]) is an inlier.
Point pair ([0, 1, 0], [1, 2, 1]) is an inlier.
Point pair ([0, 0, 1], [1, 1, 2]) is an inlier.
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