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MATLAB 立体绘图
2020-03-09 10:16:00MATLAB绘图基础2 MATLAB的立体绘图2.1 生成网格坐标矩阵的函数2.2 画三维曲面的函数2.3 三维旋转体的绘制柱面图球面图2.4 三维图形的处理视点处理色彩处理消隐处理裁剪处理❤隐函数作图 2 MATLAB的立体绘图 2.1 生成...MATLAB绘图基础
2 MATLAB的立体绘图
2.1 生成网格坐标矩阵的函数
[X,Y]=meshgrid(x,y) 生成X-Y平面的网格坐标矩阵 [X,Y,Z]=sphere(n) 生成球面的三维坐标矩阵 [X,Y,Z]=cylinder(r,n) 生成柱面的三维坐标矩阵 [X,Y]=meshgrid(x,y);Z=peaks(X,Y) peaks多峰函数,生成多峰曲面的坐标矩阵 例子:
%例一 theta=0:pi/50:6*pi; x=cos(theta); y=sin(theta); z=0:300; plot3(x,y,z); %例二 x=-3:0.1:3; y=-3:0.1:3; [X,Y]=meshgrid(x,y); Z=X.^2+Y.^2; surf(X,Y,Z);
2.2 画三维曲面的函数
plot3(X,Y,Z) 三维曲面 mesh(X,Y,Z) 三维网格曲面 meshz(X,Y,Z) 可将曲面加上围裙 meshc(X,Y,Z) 同时画出网状图与等高线 surf(X,Y,Z) 三维填充曲面(更精细) surfc(X,Y,Z) 同时画出曲面图与等高线 bar3(A) 三维柱状图 stem3(A) 三维棒状图 pie3(A) 三维饼状图 fill3(A) 三维填充图 waterfall(X,Y,Z) 三维瀑布图,可在x方向或y方向产生水流效果 contour3(X,Y,Z) 三维等高线图 contour(X,Y,Z) 画出曲面等高线在XY平面的投影 例子:
%mesh和plot是三度空间立体绘图的基本命令,mesh可画出立体网状图,plot则可画出立体曲面图,两者产生的图形都会依高度而有不同颜色。 %plot3可画出三度空间中的曲线。 t=linspace(0,20*pi, 501); subplot(3,4,1),plot3(t.*sin(t), t.*cos(t), t);title('plot3'); %也可同时画出两条三度空间中的曲线 t=linspace(0, 10*pi, 501); subplot(3,4,2),plot3(t.*sin(t), t.*cos(t), t, t.*sin(t), t.*cos(t), -t);title('plot3'); %mesh可画出立体网状图。 x=linspace(-2, 2, 25); %在x轴上取25点 y=linspace(-2, 2, 25); %在y轴上取25点 [xx,yy]=meshgrid(x, y); %xx和yy都是21x21的矩阵 zz=xx.*exp(-xx.^2-yy.^2); %计算函数值,zz也是21x21的矩阵 subplot(3,4,3),mesh(xx, yy, zz);title('mesh'); %画出立体网状图 %peaks函数可产生一个凹凸有致的曲面,包含了三个局部极大点及三个局部极小点。 subplot(3,4,4),peaks; %meshz可将曲面加上围裙。 [x,y,z]=peaks; subplot(3,4,5),meshz(x,y,z);title('meshz'); axis([-inf inf -inf inf -inf inf]); %meshc同时画出网状图与等高线。 [x,y,z]=peaks; subplot(3,4,6),meshc(x,y,z);title('meshc'); axis([-inf inf -inf inf -inf inf]); %surf画出立体曲面图 x=linspace(-2, 2, 25); %在x轴上取25点 y=linspace(-2, 2, 25); %在y轴上取25点 [xx,yy]=meshgrid(x, y); %xx和yy都是21x21的矩阵 zz=xx.*exp(-xx.^2-yy.^2); %计算函数值,zz也是21x21的矩阵 subplot(3,4,7),surf(xx, yy, zz);title('surf'); %画出立体曲面图 %surfc同时画出曲面图与等高线。 [x,y,z]=peaks; subplot(3,4,8),surfc(x,y,z);title('surfc'); axis([-inf inf -inf inf -inf inf]); %waterfall可在x方向或y方向产生水流效果。 [x,y,z]=peaks; subplot(3,4,9),waterfall(x,y,z);title('waterfall-x'); axis([-inf inf -inf inf -inf inf]); %在y方向产生水流效果 [x,y,z]=peaks; subplot(3,4,10),waterfall(x',y',z');title('waterfall-y'); axis([-inf inf -inf inf -inf inf]); %contour3画出曲面在三度空间中的等高线。 subplot(3,4,11),contour3(peaks, 20);title('contour3'); axis([-inf inf -inf inf -inf inf]); %contour画出曲面等高线在XY平面的投影。 subplot(3,4,12),contour(peaks, 20);title('contour');
2.3 三维旋转体的绘制
柱面图
由cylinder函数实现,调用格式为:
[x,y,z]=cylinder(R,n); %其中R是一个向量,存放柱面各个等间隔高度上的半径,n表示在圆柱圆周上有n个间隔点,默认有20个间隔点。 如:cylinder(3)生成一个圆柱,cylinder([10,1])生成一个圆锥,而t=0:pi/100:4*pi; R=sin(t); cylinder(R,30);生成一个正弦圆柱面。 [X,Y,Z]=cylinder(R)或[X,Y,Z]=cylinder此形式为默认N=20且R=[1 1]
例子:
t=0:pi/20:2*pi; [x,y,z]=cylinder(2+sin(t),30); subplot(1,3,1);surf(x,y,z); axis('equal');axis('square'); %控制坐标轴的大小相同 subplot(1,3,2); x=0:pi/20:pi*3; r=5+cos(x); [a,b,c]=cylinder(r,30); mesh(a,b,c); axis('equal');axis('square'); subplot(1,3,3); r=abs(exp(-0.25*t).*sin(t)); t=0:pi/12:3*pi; r=abs(exp(-0.25*t).*sin(t)); [X,Y,Z]=cylinder(r,30); mesh(X,Y,Z); colormap([1 0 0]); axis('equal');axis('square');
球面图
由sphere函数实现,调用格式为:
[X,Y,Z]=sphere(N); %此函数生成3个(N+1)*(N+1)的矩阵,利用函数surf(X,Y,Z) 可绘制出圆心位于原点、半径为1的单位球体。 n决定了球面的圆滑程度,其默认值为20。若n值取的比较小,则绘制出多面体的表面图。 [X,Y,Z]=sphere; %此形式使用了默认值N=20。 sphere(N); %只是绘制了球面图而不返回任何值。
例子:
subplot(1,2,1); [x,y,z]=sphere; surf(x,y,z); axis('equal');axis('square'); %控制坐标轴的大小相同 subplot(1,2,2); [a,b,c]=sphere(40); t=abs(c); surf(a,b,c,t); axis('equal');axis('square'); colormap('hot');
2.4 三维图形的处理
视点处理
设置视点的函数view,调用格式为:
view(az,el); %其中az为方位角,el为仰角,它们均以度为单位。系统默认的视点定义为方位角为-37.5度,仰角30度。
例子:
subplot(2,2,1);mesh(peaks);view(-37.5,30);title('-37.5°,30°'); subplot(2,2,2);mesh(peaks);view(0,90);title('0°,90°'); subplot(2,2,3);mesh(peaks);view(90,0);title('90°,0°'); subplot(2,2,4);mesh(peaks);view(-7,-10);title('-7°,-10°');
色彩处理
内建矩阵
colormap hot
三维图形表面的着色
shading faceted; %将每个网格片用其高度对应的颜色进行着色,网格线是黑色 shading flat; %将每个网格片用同一个颜色进行着色,且网格线也用相应的颜色 shading interp; %在网格片内采用颜色插值处理
消隐处理
例子:
z=peaks(50); subplot(2,1,1); mesh(z);title('消隐前的网图') hidden off subplot(2,1,2) mesh(z);title('消隐后的网图') hidden on colormap([0 0 1]);
裁剪处理
将图形中需要裁剪部分对应的函数值设置成NaN,使函数值为NaN的部分将不显示出来,从而达到对图形进行裁剪的目的。
例子:%削掉正弦波顶部或底部大于0.5的部分。 subplot(1,2,1); x=0:pi/10:4*pi; y=sin(x); i=find(abs(y)>0.5); x(i)=NaN; plot(x,y); axis([0 15 -0.4 0.4]);axis square %绘制两个球面,其中一个在另一个里面,将外面的球裁掉一部分,以便能看到里面的球。 subplot(1,2,2); [x,y,z]=sphere(25);%生成外面的大球 z1=z; z1(:,1:4)=NaN;%将大球裁去一部分 c1=ones(size(z1)); surf(3*x,3*y,3*z1,c1); %生成里面的小球 hold on z2=z; c2=2*ones(size(z2)); c2(:,1:4)=3*ones(size(c2(:,1:4))); surf(1.5*x,1.5*y,1.5*z2,c2); colormap([0 1 0;0.5 0 0;1 0 0]); grid on;hold off;axis equal
❤隐函数作图
Matlab提供了ezplot函数绘制隐函数图形,用法如下:
①对于函数f=f(x),ezplot的调用格式为:ezplot(f); %在默认区间(-2pi,2pi)绘制图形 ezplot(f,[a,b]); %在区间(a,b)绘制图形
②对于隐函数f=f(x,y),ezplot的调用格式为:
ezplot(f); %在默认区间(-2pi,2pi)绘制f(x,y)=0的图形 ezplot(f,[xmin,xmax,ymin,ymax]); %在区间[xmin,xmax,ymin,ymax]绘制图形 ezplot(f,[a,b]); %在区间(a,b)绘制图形
③对于参数方程x=x(t),y=y(t),ezplot函数的调用格式为:
ezplot(x,y); %在默认区间绘制x=x(t),y=y(t)图形 ezplot(x,y,[tmin,tmax]); %在区间(tmin,tmax)绘制x=x(t),y=y(t)图形
其他隐函数绘图还有ezpolar,ezcontour,ezplot3,ezmesh,ezmeshc,ezsurf,ezsurfc。
例子:subplot(2,2,1); ezplot('x^2+y^2-9');axis equal; subplot(2,2,2); ezplot('x^3+y^3-5*x*y+1/5') subplot(2,2,3); ezplot('cos(tan(pi*x))',[0,1]); subplot(2,2,4); ezplot('8*cos(t)','4*sqrt(2)*sin(t)',[0,2*pi]);
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matlab立体矫正和畸变矫正代码
2020-04-19 18:31:32文件里面的.mat文件就是参考,要矫正自己的图必须要先得到标定结果,就是你自己相机标定的结果.mat文件 -
Matlab立体视觉标定工具箱
2016-01-27 19:43:46张正友matlab标定工具箱,简单易用,视觉相关工作可能有需要用的 -
matlab立体坐标定位_基于Matlab的立体相机标定StereoCalibration与目标三维坐标定位...
2021-01-17 18:35:201.Matlab关于立体相机标定与目标三维坐标定位的流程环境:Matlab r2015b找到 APPS-->Stereo Camera Calibrator-->Add Image,此时会提示左右摄像头拍摄的棋盘格标定图片输入路径(Folder for images from ...1.Matlab关于立体相机标定与目标三维坐标定位的流程
环境:Matlab r2015b
找到 APPS-->Stereo Camera Calibrator-->Add Image,
此时会提示左右摄像头拍摄的棋盘格标定图片输入路径(Folder for images from camera1 /camera 2),以及实际的棋盘格尺寸(size of checkerboard )
应用会导入文件路径里面图片,并且会显示成功添加的图像对以及拒绝的图像对(rejected stereo pairs),点击 OK ,然后点击 Calibrate,立体标定开始。
show rectified 可以显示校准后的图像对,export camera parameters可以导出标定好的参数。
2.参数解释:
2.1外参数:
RotationOfCamera2 右相机相对于左相机的旋转矩阵
TranslationOfCamera2 右相机相对于左相机的平移矩阵,一般来说其第一个分量的大小与baseline大小一致
MeanReprojectionError 平均重投影误差pixel
2.2内参数:
RadialDistortion 径向畸变
TangentialDistortion 切向畸变
intrinsicMatrix 内参矩阵
[fx 0 0;
0 fy 0;
cx cy 1]
fx = Fsx,fy = Fsy,F为实际物理焦距(单位:mm),sx,sy为成像仪每个最小单元尺寸(单位:pixel/mm),cx,cy为相机光心位置。
focalLength [fx fy],principlePoint [cx cy]
3.重建3D坐标涉及到的一些函数:
rectifyStereoImages:去单个相机畸变,校准立体图像对,使得同一目标点位于同一水平线上,
triangulate:根据左右图像中的目标点,利用三角关系计算目标的3D坐标,
disparity:计算左右图像的视差图,
reconstructScene:根据视差图重构3D场景图。
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Matlab立体视差提取
2014-12-01 15:51:14 -
将matlab立体标定参数的mat格式写成xml格式
2014-12-11 20:11:13将matlab立体标定参数的mat格式写成xml格式,运行成功后,可在运行文件中找到这几个xml,如果要将R矩阵由3*1转换成3*3使用则需使用罗德里格斯变换#include "stdafx.h"
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include<opencv2\core\mat.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{//定义内外参矩阵
CvMat intrinsic_left,
intrinsic_right,
distortion_left,
distortion_right,
R, T;
//数据初始化
double intrinsic_left_arr[] = { 1361.16034, 0, 720.7713,
0, 1362.22497, 517.90402,
0, 0, 1 };
double intrinsic_right_arr[] = { 1381.34556, 0, 673.85079,
0, 1371.99578, 514.15627,
0, 0, 1 };
double distortion_left_arr[] = { 0.12442, -0.11545,
-0.01275, 0.01142, 0 };
double distortion_right_arr[] = { -0.26875, 0.45912,
0.01033, -0.00427, 0 };
double T_arr[] = { -1243.55970, -48.67515, 27.08584 };
double R_arr[] = { 0.06846, -0.01520, 0.01620 };
cvInitMatHeader(&intrinsic_left, 3, 3, CV_64F, intrinsic_left_arr);
cvInitMatHeader(&intrinsic_right, 3, 3, CV_64F, intrinsic_right_arr);
cvInitMatHeader(&distortion_left, 5, 1, CV_64F, distortion_left_arr);
cvInitMatHeader(&distortion_right, 5, 1, CV_64F, distortion_right_arr);
cvInitMatHeader(&R, 3, 1, CV_64F, R_arr);
cvInitMatHeader(&T, 3, 1, CV_64F, T_arr);
//保存成xml
cvSave("intrinsic_left.xml", &intrinsic_left);
cvSave("intrinsic_right.xml", &intrinsic_right);
cvSave("distortion_left.xml", &distortion_left);
cvSave("distortion_right.xml", &distortion_right);
cvSave("R.xml", &R);
cvSave("T.xml", &T);
//cvload的xml
CvMat *_M1 = (CvMat*)cvLoad("intrinsic_left.xml");
CvMat *_M2 = (CvMat*)cvLoad("intrinsic_right.xml");
CvMat *_D1 = (CvMat*)cvLoad("distortion_left.xml");
CvMat *_D2 = (CvMat*)cvLoad("distortion_right.xml");
CvMat *_R= (CvMat*)cvLoad("R.xml");
//CvMat *_r = (CvMat*)cvLoad("R.xml");
//CvMat *_R = cvCreateMat(3, 3, CV_64F);
CvMat *_T = (CvMat*)cvLoad("T.xml");
// 旋转矩阵罗德里格斯变换
//cvRodrigues2(_r, _R, NULL);
cout<<"ok!!";
return 0;}
运行成功后,可在运行文件中找到这几个xml,如果要将R矩阵由3*1转换成3*3使用则需使用罗德里格斯变换
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