当前位置: 首页 > news >正文

可视化相机pose colmap形式的相机内参外参

目录

内参外参转换

可视化相机pose colmap形式的相机内参外参


内参外参转换

def visualize_cameras(cameras, images):fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')for image_id, image_data in images.items():qvec = image_data['qvec']tvec = image_data['tvec']# Convert quaternion to rotation matrixrotation = R.from_quat(qvec).as_matrix()# Plot camera positionax.scatter(tvec[0], tvec[1], tvec[2], c='r', marker='o')# Plot camera orientationcamera_direction = rotation @ np.array([0, 0, 1])ax.quiver(tvec[0], tvec[1], tvec[2], camera_direction[0], camera_direction[1], camera_direction[2], length=0.5, normalize=True)ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')plt.show()

这段代码用于在3D坐标系中可视化相机的位置和朝向。以下是逐行解释:

  1. 提取参数

    qvec = image_data['qvec']  # 相机的旋转四元数 (w, x, y, z 或 x, y, z, w,需确认顺序)
    tvec = image_data['tvec']  # 相机的平移向量 (x, y, z 坐标)
  2. 四元数转旋转矩阵

    rotation = R.from_quat(qvec).as_matrix()  # 将四元数转换为3x3旋转矩阵
    • 假设 R 来自 scipy.spatial.transform.Rotation

    • 需确认 qvec 的顺序是否为库预期的格式(通常 R.from_quat 接受 (x, y, z, w))。

  3. 绘制相机位置

    ax.scatter(tvec[0], tvec[1], tvec[2], c='r', marker='o')  # 在3D图中用红点标记相机位置
  4. 计算并绘制相机朝向

    camera_direction = rotation @ np.array([0, 0, 1])  # 旋转矩阵乘以Z轴单位向量,得到相机在世界坐标系中的朝向
    ax.quiver(tvec[0], tvec[1], tvec[2], camera_direction[0], camera_direction[1], camera_direction[2], length=0.5, normalize=True)
    • 原理:相机坐标系中默认朝向为Z轴正方向(通常指向拍摄方向),通过旋转矩阵将其转换到世界坐标系。

    • 箭头参数

      • 起点为相机位置 (tvec[0], tvec[1], tvec[2])

      • 方向向量为 camera_direction

      • length=0.5 控制箭头显示长度(实际长度可能因归一化调整)。

      • normalize=True 确保箭头方向正确,长度统一。

注意事项

  • 四元数顺序:确认 qvec 是否与 R.from_quat 兼容(SciPy需 (x, y, z, w))。

  • 坐标系定义:假设相机朝向为Z轴正方向,若实际定义相反(如OpenGL使用-Z),需调整为 [0, 0, -1]

  • 3D绘图设置:确保 ax 是3D轴(例如通过 fig.add_subplot(111, projection='3d') 创建)。

效果:在3D图中,红色圆点表示相机位置,箭头指示其拍摄方向。

可视化相机pose colmap形式的相机内参外参

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
def read_cameras(file_path):cameras = {}with open(file_path, 'r') as file:for line in file:if line[0] == '#':continueparts = line.strip().split()camera_id = int(parts[0])model = parts[1]width = int(parts[2])height = int(parts[3])params = np.array([float(p) for p in parts[4:]])cameras[camera_id] = {'model': model,'width': width,'height': height,'params': params}return camerasdef read_images(file_path):images = {}with open(file_path, 'r') as file:for line in file:if line[0] == '#':continueparts = line.strip().split()if len(parts) == 15:continueimage_id = int(parts[0])qvec = np.array([float(p) for p in parts[1:5]])tvec = np.array([float(p) for p in parts[5:8]])camera_id = int(parts[8])file_name = parts[9]images[image_id] = {'qvec': qvec,'tvec': tvec,'camera_id': camera_id,'file_name': file_name}return imagesdef visualize_cameras(cameras, images):fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')for image_id, image_data in images.items():qvec = image_data['qvec']tvec = image_data['tvec']# Convert quaternion to rotation matrixrotation = R.from_quat(qvec).as_matrix()# Plot camera positionax.scatter(tvec[0], tvec[1], tvec[2], c='r', marker='o')# Plot camera orientationcamera_direction = rotation @ np.array([0, 0, 1])ax.quiver(tvec[0], tvec[1], tvec[2], camera_direction[0], camera_direction[1], camera_direction[2], length=0.5, normalize=True)ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')plt.show()# 示例使用
cameras = read_cameras('./cameras.txt')
images = read_images('./images.txt')
visualize_cameras(cameras, images)

相关文章:

可视化相机pose colmap形式的相机内参外参

目录 内参外参转换 可视化相机pose colmap形式的相机内参外参 内参外参转换 def visualize_cameras(cameras, images):fig plt.figure()ax fig.add_subplot(111, projection3d)for image_id, image_data in images.items():qvec image_data[qvec]tvec image_data[tvec]#…...

数据结构 树2

文章目录 前言 一,二叉搜索树的高度 二,广度优先VS深度优先 三,广度优先的代码实现 四,深度优先代码实现 五,判断是否为二叉搜索树 六,删除一个节点 七,二叉收索树的中序后续节点 总结 …...

GB/T 44721-2024 与 L3 自动驾驶:自动驾驶新时代的基石与指引

1.前言 在智能网联汽车飞速发展的当下,自动驾驶技术成为了行业变革的核心驱动力。从最初的辅助驾驶功能,到如今不断迈向高度自动化的征程,每一步都凝聚着技术的创新与突破。而在这一进程中,标准的制定与完善对于自动驾驶技术的规…...

AURIX TC275学习笔记3 官方例程 (UART LED WDT)

文章目录 参考资料1. ASCLIN_UART_12. GPIO_LED_Button_13. WDT (Watch Dog Timer) 参考资料 AURIX TC275学习笔记1 资料收集Getting Started with AURIX™ Development Studio 官方帮助文档happy hacking for TC275! 硬件平台使用AURIX™ TC275 Lite 套件,按照参…...

Vim的基础命令

移动光标 H(左) J(上) K(下) L(右) $ 表示移动到光标所在行的行尾, ^ 表示移动到光标所在行的行首的第一个非空白字符。 0 表示移动到光标所在行的行首。 W 光标向前跳转一个单词 w光标向前跳转一个单词 B光标向后跳转一个单词 b光标向后跳转一个单词 G 移动光标到…...

Linux的简单使用和部署4asszaaa0

一.部署 1 环境搭建方式主要有四种: 1. 直接安装在物理机上.但是Linux桌面使用起来非常不友好.所以不建议.[不推荐]. 2. 使用虚拟机软件,将Linux搭建在虚拟机上.但是由于当前的虚拟机软件(如VMWare之类的)存在⼀些bug,会导致环境上出现各种莫名其妙的问题比较折腾.[非常不推荐…...

Linux 的 sysfs 伪文件系统介绍【用户可以通过文件操作与内核交互(如调用内核函数),而无需编写内核代码】

1. 什么是 sysfs伪文件系统? sysfs 是 Linux 内核提供的 伪文件系统,用于向用户空间暴露内核对象的信息和控制接口。它是 procfs 的补充,主要用于管理 设备、驱动、内核子系统 等信息,使用户可以通过文件操作(如用户空…...

每日一题洛谷P5721 【深基4.例6】数字直角三角形c++

#include<iostream> using namespace std; int main() {int n;cin >> n;int t 1;for (int i 0; i < n; i) {for (int j 0; j < n - i; j) {printf("%02d",t);t;}cout << endl;}return 0; }...

计算机网络笔记再战——理解几个经典的协议1

目录 前言 从协议是什么出发 关于TCP/IP协议体系 几个传输方式的分类 地址 网卡 中继器&#xff08;Repeater&#xff09; 网桥&#xff08;Bridge&#xff09; 路由器&#xff08;Router&#xff09; 网关 前言 笔者最近正在整理&#xff08;笔者开的坑不少&#xf…...

ElasticSearch学习笔记-解析JSON格式的内容

如果需要屏蔽其他项目对Elasticsearch的直接访问操作&#xff0c;统一由一个入口访问操作Elasticsearch&#xff0c;可以考虑直接传入JSON格式语句解析执行。 相关依赖包 <properties><elasticsearch.version>7.9.3</elasticsearch.version><elasticsea…...

浅谈密码相关原理及代码实现

本代码仅供学习、研究、教育或合法用途。开发者明确声明其无意将该代码用于任何违法、犯罪或违反道德规范的行为。任何个人或组织在使用本代码时&#xff0c;需自行确保其行为符合所在国家或地区的法律法规。 开发者对任何因直接或间接使用该代码而导致的法律责任、经济损失或…...

Spring Boot常用注解深度解析:从入门到精通

今天&#xff0c;这篇文章带你将深入理解Spring Boot中30常用注解&#xff0c;通过代码示例和关系图&#xff0c;帮助你彻底掌握Spring核心注解的使用场景和内在联系。 一、启动类与核心注解 1.1 SpringBootApplication 组合注解&#xff1a; SpringBootApplication Confi…...

can not add outlook new accounts on the outlook

link : Reference url...

私有化部署 DeepSeek + Dify,构建你的专属私人 AI 助手

私有化部署 DeepSeek Dify&#xff0c;构建你的专属私人 AI 助手 概述 DeepSeek 是一款开创性的开源大语言模型&#xff0c;凭借其先进的算法架构和反思链能力&#xff0c;为 AI 对话交互带来了革新性的体验。通过私有化部署&#xff0c;你可以充分掌控数据安全和使用安全。…...

【Elasticsearch】post_filter

post_filter是 Elasticsearch 中的一种后置过滤机制&#xff0c;用于在查询执行完成后对结果进行过滤。以下是关于post_filter的详细介绍&#xff1a; 工作原理 • 查询后过滤&#xff1a;post_filter在查询执行完毕后对返回的文档集进行过滤。这意味着所有与查询匹配的文档都…...

验证工具:GVIM和VIM

一、定义与关系 gVim&#xff1a;gVim是Vim的图形界面版本&#xff0c;提供了更多的图形化功能&#xff0c;如菜单栏、工具栏和鼠标支持。它使得Vim的使用更加直观和方便&#xff0c;尤其对于不习惯命令行界面的用户来说。Vim&#xff1a;Vim是一个在命令行界面下运行的文本编…...

如何优化垃圾回收机制?

垃圾回收机制 掌握 GC 算法之前&#xff0c;我们需要先弄清楚 3 个问题。第一&#xff0c;回收发生在哪里&#xff1f;第二&#xff0c;对象在 什么时候可以被回收&#xff1f;第三&#xff0c;如何回收这些对象&#xff1f; 回收发生在哪里&#xff1f; JVM 的内存区域中&…...

beyond the ‘PHYSICAL‘ memory limit.问题处理

Container [pid5616,containerIDcontainer_e50_1734408743176_3027740_01_000006] is running 507887616B beyond the ‘PHYSICAL’ memory limit. Current usage: 4.5 GB of 4 GB physical memory used; 6.6 GB of 8.4 GB virtual memory used. Killing container. 1.增大map…...

Day36【AI思考】-表达式知识体系总览

文章目录 **表达式知识体系总览**回答1&#xff1a;**表达式知识体系****一、三种表达式形式对比****二、表达式转换核心方法****1. 中缀转后缀&#xff08;重点&#xff09;****2. 中缀转前缀** **三、表达式计算方法****1. 后缀表达式计算&#xff08;栈实现&#xff09;****…...

段错误(Segmentation Fault)调试

1. 使用 GDB&#xff08;GNU Debugger&#xff09; GDB 是一个强大的调试工具&#xff0c;可以帮助你逐步执行程序并检查变量状态。 编译时添加调试信息&#xff1a; gcc -g your_program.c -o your_program启动 GDB&#xff1a; gdb ./your_program运行程序&#xff1a; …...

Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务

通过akshare库&#xff0c;获取股票数据&#xff0c;并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式&#xff0c;写一个完整的预处理示例&#xff0c;并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务&#xff0c;进行预测并输…...

React19源码系列之 事件插件系统

事件类别 事件类型 定义 文档 Event Event 接口表示在 EventTarget 上出现的事件。 Event - Web API | MDN UIEvent UIEvent 接口表示简单的用户界面事件。 UIEvent - Web API | MDN KeyboardEvent KeyboardEvent 对象描述了用户与键盘的交互。 KeyboardEvent - Web…...

三体问题详解

从物理学角度&#xff0c;三体问题之所以不稳定&#xff0c;是因为三个天体在万有引力作用下相互作用&#xff0c;形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发&#xff0c;列出具体的运动方程&#xff0c;并说明为何这个系统本质上是混沌的&#xff0c;无法得到一般解…...

ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++

目录 文章目录 目录摘要1.修复过程摘要 本节主要解决ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++,无法导入ardupilot代码,会引起查看不方便的问题。如下图所示 1.修复过程 0.安装ubuntu 软件中自带的eclipse 1.打开eclipse—Help—install new software 2.在 Work with中…...

前端开发面试题总结-JavaScript篇(一)

文章目录 JavaScript高频问答一、作用域与闭包1.什么是闭包&#xff08;Closure&#xff09;&#xff1f;闭包有什么应用场景和潜在问题&#xff1f;2.解释 JavaScript 的作用域链&#xff08;Scope Chain&#xff09; 二、原型与继承3.原型链是什么&#xff1f;如何实现继承&a…...

服务器--宝塔命令

一、宝塔面板安装命令 ⚠️ 必须使用 root 用户 或 sudo 权限执行&#xff01; sudo su - 1. CentOS 系统&#xff1a; yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh2. Ubuntu / Debian 系统…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

力扣热题100 k个一组反转链表题解

题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...

腾讯云V3签名

想要接入腾讯云的Api&#xff0c;必然先按其文档计算出所要求的签名。 之前也调用过腾讯云的接口&#xff0c;但总是卡在签名这一步&#xff0c;最后放弃选择SDK&#xff0c;这次终于自己代码实现。 可能腾讯云翻新了接口文档&#xff0c;现在阅读起来&#xff0c;清晰了很多&…...

LangFlow技术架构分析

&#x1f527; LangFlow 的可视化技术栈 前端节点编辑器 底层框架&#xff1a;基于 &#xff08;一个现代化的 React 节点绘图库&#xff09; 功能&#xff1a; 拖拽式构建 LangGraph 状态机 实时连线定义节点依赖关系 可视化调试循环和分支逻辑 与 LangGraph 的深…...