OpenCV相机标定与3D重建(6)将3D物体点投影到2D图像平面上函数projectPoints()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

cv::fisheye::projectPoints 是 OpenCV 库中用于鱼眼镜头模型的函数，它将3D物体点投影到2D图像平面上。这个函数对于模拟或者理解鱼眼镜头如何将三维空间中的点映射到二维图像上非常有用

函数原型

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void cv::fisheye::projectPoints	
(
	InputArray 	objectPoints,
	OutputArray 	imagePoints,
	const Affine3d & 	affine,
	InputArray 	K,
	InputArray 	D,
	double 	alpha = 0,
	OutputArray 	jacobian = noArray() 
)

函数说明

该函数根据相机的内参和外参计算3D点到图像平面的投影。
可选地，该函数计算雅可比矩阵------图像点坐标（作为所有输入参数的函数）相对于特定参数（内参和/或外参）的部分导数矩阵。

参数

参数objectPoints: 物体点数组，1xN/Nx1 的 3 通道（或 vector），其中 N 是视图中的点数。
参数imagePoints: 输出的图像点数组，2xN/Nx2 的 1 通道或 1xN/Nx1 的 2 通道，或 vector。
参数affine: 仿射变换。
参数K: 相机内参矩阵 cameramatrixK。
参数D: 输入的畸变系数向量 (k1, k2, k3, k4)。
参数alpha: 偏斜系数。
参数jacobian: 可选输出的 2Nx15 雅可比矩阵，表示图像点相对于焦距分量、主点坐标、畸变系数、旋转向量、平移向量和偏斜的导数。在旧接口中，雅可比的不同分量通过不同的输出参数返回。

代码示例

cpp 复制代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 定义3D物体点
    std::vector<cv::Point3f> objectPoints;
    objectPoints.push_back(cv::Point3f(0.0f, 0.0f, 1.0f));
    objectPoints.push_back(cv::Point3f(1.0f, 0.0f, 1.0f));
    objectPoints.push_back(cv::Point3f(0.0f, 1.0f, 1.0f));

    // 相机内参矩阵 K 和畸变系数 D
    cv::Mat K = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 458.654, 0, 367.215, 0, 457.296, 248.375, 0, 0, 1);
    cv::Mat D = (cv::Mat_<double>(1, 4) << 0.0695303, -0.160713, -0.00480225, 0.000911994);

    // 创建一个单位矩阵作为仿射变换
    cv::Affine3d affine = cv::Affine3d::Identity();

    // 输出的2D图像点
    cv::Mat imagePoints;
    cv::fisheye::projectPoints(objectPoints, imagePoints, affine, K, D);

    // 打印结果
    for (int i = 0; i < imagePoints.rows; ++i) {
        std::cout << "Image Point: (" << imagePoints.at<float>(i, 0) << ", " << imagePoints.at<float>(i, 1) << ")" << std::endl;
    }

    return 0;
}

运行结果

bash 复制代码

Image Point: (367.215, 248.375)