Я пытаюсь определить позу камеры на основе реперного маркера, найденного в сцене.
Фидуциал: http://tinypic.com/view.php?pic=4r6k3q&s=8#.VNLnWTVVK1E
Текущий процесс:
- Используйте SIFT для обнаружения функций
- Используйте SIFT для извлечения дескриптора
- Используйте FLANN для сопоставления
- Найдите гомографию с помощью CV_RANSAC
- Определите углы реперного знака
- Определите углы реперного знака в сцене с помощью перспективыTransform ()
- Нарисуйте линии по углам (т. Е. Докажите, что он нашел репер в сцене.
- Запустить калибровку камеры
- Результаты калибровки нагрузки (матрица камеры и коэффициенты искажения)
Сейчас пытаюсь понять позу камеры. Я пытался использовать:
void resolvePnP (const Mat & objectPoints, const Mat & imagePoints, const Mat & cameraMatrix, const Mat & distCoeffs, Mat & rvec, Mat & tvec, bool useExtrinsicGuess = false)
куда:
- obectPoints - реперные углы
- imagePoints - это опорные углы сцены.
- cameraMatrix - это калибровка
- distCoeffs от калибровки
- rvec и tvec должны быть возвращены мне из этой функции
Однако, когда я запускаю это, я получаю ошибку дампа ядра, поэтому я не уверен, что делаю неправильно.
Я не нашел очень хорошей документации по resolvePNP () - я неправильно понял функцию или входные параметры?
Ценю вашу помощь
Обновление Вот мой процесс:
OrbFeatureDetector detector; //Orb seems more accurate than SIFT
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
detector.detect(marker_im, keypoints1);
detector.detect(scene_im, keypoints2);
Mat display_marker_im, display_scene_im;
drawKeypoints(marker_im, keypoints1, display_marker_im, Scalar(0,0,255));
drawKeypoints(scene_im, keypoints2, display_scene_im, Scalar(0,0,255));
SiftDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptors1, descriptors2;
extractor.compute( marker_im, keypoints1, descriptors1 );
extractor.compute( scene_im, keypoints2, descriptors2 );
BFMatcher matcher; //BF seems to match better than FLANN
vector< DMatch > matches;
matcher.match( descriptors1, descriptors2, matches );
Mat img_matches;
drawMatches( marker_im, keypoints1, scene_im, keypoints2,
matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),
vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS );
vector<Point2f> obj, scene;
for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
obj.push_back(keypoints1[matches[i].queryIdx].pt);
scene.push_back(keypoints2[matches[i].trainIdx].pt);
}
Mat H;
H = findHomography(obj, scene, CV_RANSAC);
//Get corners of fiducial
vector<Point2f> obj_corners(4);
obj_corners[0] = cvPoint(0,0);
obj_corners[1] = cvPoint(marker_im.cols, 0);
obj_corners[2] = cvPoint(marker_im.cols, marker_im.rows);
obj_corners[3] = cvPoint(0, marker_im.rows);
vector<Point2f> scene_corners(4);
perspectiveTransform(obj_corners, scene_corners, H);
FileStorage fs2("cal.xml", FileStorage::READ);
Mat cameraMatrix, distCoeffs;
fs2["Camera_Matrix"] >> cameraMatrix;
fs2["Distortion_Coefficients"] >> distCoeffs;
Mat rvec, tvec;
//same points as object_corners, just adding z-axis (0)
vector<Point3f> objp(4);
objp[0] = cvPoint3D32f(0,0,0);
objp[1] = cvPoint3D32f(gray.cols, 0, 0);
objp[2] = cvPoint3D32f(gray.cols, gray.rows, 0);
objp[3] = cvPoint3D32f(0, gray.rows, 0);
solvePnPRansac(objp, scene_corners, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec );
Mat rotation, viewMatrix(4, 4, CV_64F);
Rodrigues(rvec, rotation);
for(int row=0; row<3; ++row)
{
for(int col=0; col<3; ++col)
{
viewMatrix.at<double>(row, col) = rotation.at<double>(row, col);
}
viewMatrix.at<double>(row, 3) = tvec.at<double>(row, 0);
}
viewMatrix.at<double>(3, 3) = 1.0f;
cout << "rotation: " << rotation << endl;
cout << "viewMatrix: " << viewMatrix << endl;