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我正在尝试比较每种 SolvePnP 可能性之间的精度和耗时：CV_ITERATIVE、CV_EPNP 和 CV_P3P

我还将我的结果与 Matlab EPNP 进行了比较。

看起来 EPNP 和 P3P 失败了：

std::vector<cv::Point2f> imgPoints;
imgPoints.push_back(cv::Point2f(400,188));
imgPoints.push_back(cv::Point2f(400,300));
imgPoints.push_back(cv::Point2f(512,300));
imgPoints.push_back(cv::Point2f(512,188));

double size = 80.0;
std::vector<cv::Point3f> objPoints;
objPoints.push_back(cv::Point3f(0,0,0));
objPoints.push_back(cv::Point3f(0,size,0));
objPoints.push_back(cv::Point3f(size,size,0));
objPoints.push_back(cv::Point3f(size,0,0));

cv::Mat rvec0 = cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64FC1);
cv::Mat tvec0 = cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64FC1);

cv::Mat rvec1 = cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64FC1);
cv::Mat tvec1 = cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64FC1);

cv::Mat rvec2 = cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64FC1);
cv::Mat tvec2 = cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64FC1);

cv::Mat cam, coeff;
cam = (cv::Mat_<double>(3,3) << 700,0,300,0,700,400,0,0,1);
cv::solvePnP(objPoints,imgPoints,cam,coeff,rvec0,tvec0,CV_ITERATIVE);
cv::solvePnP(objPoints,imgPoints,cam,coeff,rvec1,tvec1,CV_P3P);
cv::solvePnP(objPoints,imgPoints,cam,coeff,rvec2,tvec2,CV_EPNP);

cv::Mat rmat0,rmat1,rmat2;
cv::Rodrigues(rvec0,rmat0);
cv::Rodrigues(rvec1,rmat1);
cv::Rodrigues(rvec2,rmat2);

std::cout << "ITERATIVE : Rotation matrix : " << std::endl << rmat0 << std::endl;
std::cout << "ITERATIVE : Tranlation vector : " << std::endl << tvec0 << std::endl << std::endl;

std::cout << "P3P : Rotation matrix : " << std::endl << rmat1 << std::endl;
std::cout << "P3P : Tranlation vector : " << std::endl << tvec1 << std::endl << std::endl;

std::cout << "EPNP : Rotation matrix : " << std::endl << rmat2 << std::endl;
std::cout << "EPNP : Tranlation vector : " << std::endl << tvec2  << std::endl << std::endl;

给我吗 ：

迭代：旋转矩阵：[1，-2.196885546074445e-016，9.692430825310778e-016；2.196885546074445e-016, 1, 1.012059558506939e-015; -9.692430825310778e-016, -1.012059558506939e-015, 1]

迭代：翻译向量：[71.42857142857143；-151.4285714285714；500]

P3P：旋转矩阵：[1, 0, 0; 0, 1, 0; 0, 0, 1]

P3P：翻译向量：[-3.97771428571427e-015; -4.022285714285698e-015；9.989999999999962e-017]

EPNP：旋转矩阵：[1, 0, 0; 0, 1, 0; 0, 0, 1]

EPNP：翻译向量：[-3.97771428571427e-015；-4.022285714285698e-015；9.989999999999962e-017]

有什么建议吗？

亚历山大·科恩曼

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2 回答 2

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我有提示给你，有些事情对我来说听起来很奇怪：

  1. 你给（300,400）作为凸轮矩阵的中心点，所以你的图像是 600*800（垂直）？
  2. 对于二维点的投影位置，请确保以 OpenCV 方式放置它们：图像中的 (0,0) 点是左上角。
  3. 你的点是共面的（平面 z=0），也许 solvePnP 对此很敏感。
于 2014-06-23T09:42:29.243 回答
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P3P不是一个好方法，它的精度很差。EPNP似乎是精度的最佳选择。但你不应该只使用EPNP，使用Ransac算法会更好。

于 2018-01-19T07:45:25.447 回答