使用solvePnPRansac函数时出错

时间:2015-11-13 15:23:55

标签: python opencv estimation

我正在使用Python 2.7和opencv 3.0.0。 我正在尝试对直播视频进行姿势估计。 所以我使用opencv给出的calibrate.py。它运作良好。 在这个程序中,我在末尾添加了处理信息以构成轴。我用过这个:http://docs.opencv.org/master/d7/d53/tutorial_py_pose.html#gsc.tab=0

在使用solvePnPRansac函数的行上,我写了这个:_, rvecs, tvecs, inliers = cv2.solvePnPRansac(obj_points[0], corners2, camera_matrix, dist_coefs)在行的开头添加_,

我出现了这个错误!

error: C:\builds\master_PackSlaveAddon-win64-vc12-static\opencv\modules\core\src\matrix.cpp:2294: error: (-215) d == 2 && (sizes[0] == 1 || sizes[1] == 1 || sizes[0]*sizes[1] == 0) in function cv::_OutputArray::create

我根本不明白!

有人可以帮助我吗?

以下是我处理视频的代码:

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(1):


    # Take each frame
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Find the chess board corners
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (6,5),None)

    if ret:

        term = ( cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 30, 0.1 )

        corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),term)


        _, rvecs, tvecs, inliers = cv2.solvePnPRansac(obj_points[0], corners2, camera_matrix, dist_coefs)

        imgpts, jac = cv2.projectPoints(axis, rvecs, tvecs, camera_matrix, dist_coefs)


        frame = draw(frame,corners2,imgpts)

    cv2.imshow('img',frame)

    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

4 个答案:

答案 0 :(得分:2)

我遇到了同样的问题。 我使用solvePnP而不是solvePnPRansac,它工作正常。 我猜python中的solvePnPRansac有一个bug。

答案 1 :(得分:0)

solvePnpRansac只有三个输出值:

OutputArray     rvec,
OutputArray     tvec, 
OutputArray     inliers = noArray(), 

因此,删除开头的_,会使程序再次运行。

答案 2 :(得分:0)

您需要在示例中以相同的方式定义obj_points。 我在提供的代码段中没有看到obj_points定义,我认为这是问题

obj_points= np.zeros((6*7,3), np.float32)
obj_points[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)

答案 3 :(得分:0)

solvePnP和solvePnPRansac之间的3D模型点定义存在差异。 Is not clear in the documentation,但solvePnP需要使用尺寸为3xN / Nx3的矩阵定义的模型,solvePnPRansac需要具有尺寸为3x1xN / Nx1x3的矩阵的模型。

您可以使用此代码为模型添加额外的维度:

modelNx1x3 = np.zeros((N, 1, 3), np.float32)
modelNx1x3[:, 0, :] = modelNx3[:, :]

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