OpenCV 并从 OutputArrays 或 (Mat) 读取数据
OpenCV and reading data from OutputArrays or (Mat)
我对 OpenCV 自身的 PnP 和 Rodrigues 公式函数有几个问题。我认为这与 cv::solvePnPRansac()
有关
cv::Mat w = cv::Mat::zeros(3,1,CV_32FC1);
cv::Mat t = cv::Mat::zeros(3,1,CV_32FC1);
std::vector<float> distortion = {0,0,0,0};
std::vector<cv::Point3f> tmp1 = eig_vec_to_cv3(pts);
std::vector<cv::Point2f> tmp2 = eig_vec_to_cv2(pixels);
cv::solvePnPRansac(tmp1, tmp2, eig_mat_2_cv(K),distortion, w, t,false, 100, 2.0f);
cv::Mat R_ = cv::Mat::zeros(3,3,CV_32FC1);
cv::Rodrigues(w,R_);
std::cout<<"R_"<<std::endl;
std::cout<<R_<<std::endl;
std::cout<<R_.at<float>(0,0)<<std::endl;
对于std::cout<<R_<<std::endl
它看起来不错,但是R_.at<float>(0,0)
给出了一个垃圾号码,就像没有分配内存一样。 w
和 t
.
也是如此
但是,如果我这样做:
cv::Mat w_ = cv::Mat(3,1,cv_32FC1);
w.at<float>(0,0) = 0.2;
w.at<float>(0,1) = 0.4;
w.at<float>(0,2) = 0.3;
cv::Rodrigues(w_,R_);
std::cout<<"R_"<<std::endl;
std::cout<<R_<<std::endl;
std::cout<<R_.at<float>(0,0)<<std::endl;
效果很好。
这是一个最小的(非)工作示例:
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
int main()
{
cv::Mat w = cv::Mat(3,1,CV_32FC1);
cv::Mat t = cv::Mat(3,1, CV_32FC1);
std::vector<cv::Point3f> tmp1;
std::vector<cv::Point2f> tmp2;
for (int k = 0; k < 10; ++k)
{
cv::Point3f p1(0.2f+k, 0.3f-k, 7.5f-k);
cv::Point2f p2(3.2f*k, 4.5f/k);
tmp1.push_back(p1);
tmp2.push_back(p2);
}
cv::Mat K = cv::Mat::zeros(3,3,CV_32FC1);
K.at<float>(0,0) = 525.0;
K.at<float>(0,2) = 234.5;
K.at<float>(1,1) = 525;
K.at<float>(1,2) = 312.5;
K.at<float>(2,2) = 1.0f;
std::vector<float> distortion = {0,0,0,0};
cv::solvePnPRansac(tmp1, tmp2, K,distortion, w, t,false, 100, 2.0f);
std::cout<<w<<std::endl;
cv::Mat R = cv::Mat::zeros(3,3,CV_32FC1);
cv::Rodrigues(w,R);
std::cout<<R<<std::endl;
std::cout<<R.at<float>(0,0)<<std::endl;
return 0;
}
使用
编译
g++ main.cpp -I /usr/local/include/opencv4/ -o test -L /usr/local/lib/ -lopencv_calib3d -lopencv_core
原因是函数 cv::Rodrigues
创建了 CV_64FC1
类型的输出矩阵。因此必须按如下方式读取值:
std::cout<<R.at<double>(0,0)<<std::endl;
即使我们将输出矩阵预先分配为任何其他类型(比如 CV_32FC1
),它也会被 cv::Rodrigues
重新分配为类型 CV_64FC1
.
在我看来,OpenCV 文档对许多函数的输入和输出类型缺乏清晰的说明。在这种情况下,必须通过打印 Mat::type()
函数的 return 值来确定输出类型。
我对 OpenCV 自身的 PnP 和 Rodrigues 公式函数有几个问题。我认为这与 cv::solvePnPRansac()
cv::Mat w = cv::Mat::zeros(3,1,CV_32FC1);
cv::Mat t = cv::Mat::zeros(3,1,CV_32FC1);
std::vector<float> distortion = {0,0,0,0};
std::vector<cv::Point3f> tmp1 = eig_vec_to_cv3(pts);
std::vector<cv::Point2f> tmp2 = eig_vec_to_cv2(pixels);
cv::solvePnPRansac(tmp1, tmp2, eig_mat_2_cv(K),distortion, w, t,false, 100, 2.0f);
cv::Mat R_ = cv::Mat::zeros(3,3,CV_32FC1);
cv::Rodrigues(w,R_);
std::cout<<"R_"<<std::endl;
std::cout<<R_<<std::endl;
std::cout<<R_.at<float>(0,0)<<std::endl;
对于std::cout<<R_<<std::endl
它看起来不错,但是R_.at<float>(0,0)
给出了一个垃圾号码,就像没有分配内存一样。 w
和 t
.
但是,如果我这样做:
cv::Mat w_ = cv::Mat(3,1,cv_32FC1);
w.at<float>(0,0) = 0.2;
w.at<float>(0,1) = 0.4;
w.at<float>(0,2) = 0.3;
cv::Rodrigues(w_,R_);
std::cout<<"R_"<<std::endl;
std::cout<<R_<<std::endl;
std::cout<<R_.at<float>(0,0)<<std::endl;
效果很好。
这是一个最小的(非)工作示例:
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
int main()
{
cv::Mat w = cv::Mat(3,1,CV_32FC1);
cv::Mat t = cv::Mat(3,1, CV_32FC1);
std::vector<cv::Point3f> tmp1;
std::vector<cv::Point2f> tmp2;
for (int k = 0; k < 10; ++k)
{
cv::Point3f p1(0.2f+k, 0.3f-k, 7.5f-k);
cv::Point2f p2(3.2f*k, 4.5f/k);
tmp1.push_back(p1);
tmp2.push_back(p2);
}
cv::Mat K = cv::Mat::zeros(3,3,CV_32FC1);
K.at<float>(0,0) = 525.0;
K.at<float>(0,2) = 234.5;
K.at<float>(1,1) = 525;
K.at<float>(1,2) = 312.5;
K.at<float>(2,2) = 1.0f;
std::vector<float> distortion = {0,0,0,0};
cv::solvePnPRansac(tmp1, tmp2, K,distortion, w, t,false, 100, 2.0f);
std::cout<<w<<std::endl;
cv::Mat R = cv::Mat::zeros(3,3,CV_32FC1);
cv::Rodrigues(w,R);
std::cout<<R<<std::endl;
std::cout<<R.at<float>(0,0)<<std::endl;
return 0;
}
使用
编译g++ main.cpp -I /usr/local/include/opencv4/ -o test -L /usr/local/lib/ -lopencv_calib3d -lopencv_core
原因是函数 cv::Rodrigues
创建了 CV_64FC1
类型的输出矩阵。因此必须按如下方式读取值:
std::cout<<R.at<double>(0,0)<<std::endl;
即使我们将输出矩阵预先分配为任何其他类型(比如 CV_32FC1
),它也会被 cv::Rodrigues
重新分配为类型 CV_64FC1
.
在我看来,OpenCV 文档对许多函数的输入和输出类型缺乏清晰的说明。在这种情况下,必须通过打印 Mat::type()
函数的 return 值来确定输出类型。