Заголовок сообщения: Функция mutiviewTriangulate в MATLAB, 3D Модель из 2Д точек
Добавлено: 18 окт 2023, 22:55
Мастер
Зарегистрирован: 07 ноя 2015, 02:22 Сообщений: 210 Cпасибо сказано: 67 Спасибо получено: 2 раз в 2 сообщениях Очков репутации: 1
Привет всем, никак не разберусь что хочет функция mutiviewTriangulate . То что я пытаюсь сделать:
В общем есть изображения (12 штук) на каждом изображении есть 2д координаты точек каркаса (это сателлит), грубо говоря 8 2D (x,y) точек образуют параллелепипед плюс еще 3 точки (антенны). Изображения сделаны с разных позиций, есть расположение камеры для каждой картинки и intrinsic matrix камеры. Точки всегда в одном и томже порядке.
Вот параметры камеры:
% Create a camera intrinsics object K = [ 2988.5795163815555, 0, 960; 0, 2988.3401159176124, 600; 0, 0, 1 ];
Далее идут 2Д координаты для 11 точек из 12 изображений, каждый массив (картинка) имеет 11 2Д точек:
Далее идут позиции камеры относительно объекта для каждого изображения (всё консистентно landmarks_2d). q это quaternion, r это translation vector.. q в таком формате: [w,x,y,z] Поместил каждую pose в такой struct:
Не могу никак разобраться как подготовить данные для этой функции.
pointTracks делаю так:
% Number of images and landmarks numImages = length(landmarks_2d); numLandmarks = size(landmarks_2d{1}, 1);
% Array of pointTrack objects tracks(numLandmarks) = pointTrack();
% View IDs for all 12 images viewIDs = 1:numImages;
% Loop through each of the 11 landmarks for i = 1:numLandmarks % Extract the i-th landmark's coordinates across all 12 images points = cell2mat(cellfun(@(c) c(i, , landmarks_2d, 'UniformOutput', false));
% Create pointTrack object tracks(i) = pointTrack(viewIDs, points); end % The 'tracks' array now contains 11 pointTrack objects, each with points across 12 views.
Че то я тут не правильно сделал, мне кажется viewIDs = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] должно быть. И того, ошибка в том что я не правильно сделал cameraPoses таблицу. Начинаю исправлять в итоге еще больше ошибок. MATLAB использую первый раз.
Обновление, ошибок нету а модель не точная: код без ошибок:
▼
% Create a camera intrinsics object K = [ 2988.5795163815555, 0, 960; 0, 2988.3401159176124, 600; 0, 0, 1 ];
%-------------------->-==pointTracks==-<----------------------------------- %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Number of images and landmarks numImages = length(landmarks_2d); numLandmarks = size(landmarks_2d{1}, 1);
% Array of pointTrack objects tracks(numLandmarks) = pointTrack();
% View IDs for all 12 images viewIDs = 1:numImages;
% Loop through each of the 11 landmarks for i = 1:numLandmarks % Extract the i-th landmark's coordinates across all 12 images points = cell2mat(cellfun(@(c) c(i, , landmarks_2d, 'UniformOutput', false));
% Create pointTrack object tracks(i) = pointTrack(viewIDs, points); end % The 'tracks' array now contains 11 pointTrack objects, each with points across 12 views.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %-------------------->-==cameraPoses==-<----------------------------------- % Assuming you have the poses array from earlier: numPoses = numel(poses); rigidTransforms = cell(1, numPoses);
for idx = 1:numPoses normalized_quaternion = poses{idx}.q / norm(poses{idx}.q); % Normalize the quaternion R = quat2rotm(normalized_quaternion); t = poses{idx}.r; rigidTransforms{idx} = rigid3d(R, t); end
% Compute projection matrices for each image P = {}; for i = 1:length(poses) R = quat2rot(poses(i).q); t = poses(i).r'; Rt = [R, t]; P{i} = K * Rt; end
% Triangulate points between consecutive image pairs landmarks_3d = {}; for i = 1:length(landmarks_2d)-1 points1 = landmarks_2d{i}; points2 = landmarks_2d{i+1}; X = zeros(size(points1, 1), 3); % Corrected here
for j = 1:size(points1, 1) X(j,:) = triangulate(points1(j, , points2(j, , P{i}, P{i+1}); end
landmarks_3d{i} = X; end
% Accumulate the 3D coordinates for each landmark accumulated_landmarks = zeros(size(landmarks_3d{1}, 1), 3);
for i = 1:length(landmarks_3d) accumulated_landmarks = accumulated_landmarks + landmarks_3d{i}; end
% Compute the mean 3D coordinates for each landmark mean_landmarks = accumulated_landmarks / length(landmarks_3d);
disp(mean_landmarks); % This will display an 11x3 array
% Now, landmarks_3d contains the 3D coordinates for each image pair
% Convert quaternion to rotation matrix function R = quat2rot(q) x = q(2); y = q(3); z = q(4); w = q(1); R = [ 1-2*y^2-2*z^2, 2*x*y-2*z*w, 2*x*z+2*y*w; 2*x*y+2*z*w, 1-2*x^2-2*z^2, 2*y*z-2*x*w; 2*x*z-2*y*w, 2*y*z+2*x*w, 1-2*x^2-2*y^2 ]; end
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 3
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете добавлять вложения
Вход
Регистрация
Альбомы
FAQ
Поиск
, landmarks_2d, 'UniformOutput', false));