python - solvePnP 的输出与 projectPoints 不匹配

Question

我从solvePnP得到奇怪的数据，所以我尝试用projectPoints检查它：

retval, rvec, tvec=cv2.solvePnP(opts, ipts, mtx, dist, flags=cv2.SOLVEPNP_ITERATIVE)
print(retval,rvec,tvec)
proj, jac = cv2.projectPoints(opts, rvec, tvec, mtx, dist)
print(proj,ipts)

这里 opts 是 z=0 的 3d 点，在这张图片上检测到：

并且 ipts 取自这张图片（这里只是图片的一部分）：

我自己检查了点（用 SIFT 检测，点被正确检测并以正确的方式配对）。

现在我想测试 SolvePnP 找到的 rvec 和 tvec 是否正确，所以我调用 cv2.projectPoint 来测试 3d 点是否投影到图像点。这就是我所拥有的：

所以我看到投影点位于图像之外，y<0。

（solvePnP 的 retval 为真）

这是失真矩阵 dist：

1.6324642475694839e+02 -2.1480843988631259e+04 -3.4969507980045117e-01 7.9693609309756430e-01 -4.0684056606034986e+01

这是mtx：

6.4154558230601404e+04 0. 1.2973531562160772e+03
0. 9.8908265814965678e+04 9.5760834379036123e+02
0. 0. 1.

这是选择：

[[ 1708.74987793  1138.92041016     0.        ]
 [ 1708.74987793  1138.92041016     0.        ]
 [ 1708.74987793  1138.92041016     0.        ]
 [ 1708.74987793  1138.92041016     0.        ]
 [ 1708.74987793  1138.92041016     0.        ]
 [ 1708.74987793  1138.92041016     0.        ]
 [ 1708.74987793  1138.92041016     0.        ]
 [ 1984.09973145  1069.31677246     0.        ]
 [ 1984.09973145  1069.31677246     0.        ]
 [ 1908.19396973  1200.05529785     0.        ]
 [ 1994.56677246  1286.16516113     0.        ]
 [ 1994.56677246  1286.16516113     0.        ]
 [ 1806.82177734  1058.06872559     0.        ]
 [ 1925.55639648  1077.33703613     0.        ]
 [ 1998.30627441  1115.51647949     0.        ]
 [ 1998.30627441  1115.51647949     0.        ]
 [ 1998.30627441  1115.51647949     0.        ]
 [ 2013.79003906  1168.08728027     0.        ]
 [ 1972.93457031  1234.92614746     0.        ]
 [ 2029.11364746  1220.234375       0.        ]]

这是ipts：

[[  71.6125946    11.61344719]
 [ 116.60684967   71.6068573 ]
 [ 116.60684967   71.6068573 ]
 [ 101.60684967   86.60684967]
 [ 101.60684967   86.60684967]
 [ 116.60684967  101.6068573 ]
 [ 116.60684967  101.6068573 ]
 [ 112.37421417   53.40462112]
 [ 112.37421417   53.40462112]
 [  83.76233673   84.36077118]
 [  98.45358276  112.38414764]
 [  98.45358276  112.38414764]
 [  67.2594223    38.04878998]
 [  96.85155487   51.85028076]
 [ 112.26165009   67.25630188]
 [ 112.26165009   67.25630188]
 [ 112.26165009   67.25630188]
 [ 112.24694061   82.24401855]
 [  96.82528687   97.66513824]
 [ 112.2511673    97.25905609]]

rvec = [[-0.21890167] [-0.86241377] [ 0.96051463]]
tvec = [[  239.04461181] [-2165.99539286] [-1700.61539107]]

此外，我尝试关注其中一条评论，并将 opts 中的每个 y 乘以 -1，但这给了我更疯狂的坐标，例如 10^13。

Answer 1

相机矩阵 (mts) 不正确。Fx 和 Fy 非常不同（Fx=6.4154558230601404e+04 Fy=9.8908265814965678e+04）而且非常大。根据 OpenCV calibrateCamera() 函数中的注释，通常会出现此问题，因为您可能在 findChessboardCorners 中使用了 patternSize=cvSize(rows,cols) 而不是 patternSize=cvSize(cols,rows)。