功能说明:

输入: 图像i上的点m, 图像点m在该图像坐标系下的深度, 图像i(2维的)对应的相机坐标系(3维的) 到图像j对应的相机坐标系之间的变换Tji
输出: 图像j上与图像m对应的点m’

图示:

实现:

//其中: mK为相机的内参, mKinv 为相机内参的逆.
// 对应的点是否在图像平面内，在本函数中未判断，使用时需要先确定在图像界限内

    def get_correspondence_v(point_u, d_u, Tji):"""find correspondence point_v in frame j for  point_u in frame i Args:point_u (numpy, (2,) ): (x,y) point u in frame id_u (float): the depth value of point_u in frame iTji (numpy, 4x4): the transformation from frame i to  frame jReturns:point_v (numpy, (2,) ): (x',y') point v in frame j"""homo_point_u = np.array([ [point_u[0]], [point_u[1]], [1] ]) # shape:(3,1)point3d_in_frame_i = np.dot(self.mKinv, homo_point_u) *d_u # shape:(3,1)homo_point3d_in_frame_i = np.array([     [point3d_in_frame_i[0][0]], # shape:(4,1)[point3d_in_frame_i[1][0]], [point3d_in_frame_i[2][0]], [1] ])                                                homo_point3d_in_frame_j = np.dot(Tji, homo_point3d_in_frame_i) # shape:(4,1)point3d_in_frame_j = np.array([    [homo_point3d_in_frame_j[0][0]], # shape:(3,1)[homo_point3d_in_frame_j[1][0]], [homo_point3d_in_frame_j[2][0]] ]) tmp =  np.dot(self.mK, point3d_in_frame_j) # shape:(3,1)point_v =  np.array( [round( tmp[0][0]/tmp[2][0] ) , round( tmp[1][0]/tmp[2][0] ) ] ) # shape:(2,)return point_v

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