本文给大家分享的是关于python如何实现三边测量定位的内容，另外还有python opencv实现三角测量的示例，有需要的朋友可以参考，接下来我们直接看代码。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed May 16 10:50:29 2018
@author: dag
"""
import sympy
import numpy as np
import math
from matplotlib.pyplot import plot
from matplotlib.pyplot import show
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
#解决无法显示中文问题，fname是加载字体路径，根据自身pc实际确定，具体请百度
zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='/System/Library/Fonts/Hiragino Sans GB W3.ttc')
 
#随机产生3个参考节点坐标
maxy = 1000
maxx = 1000
cx = maxx*np.random.rand(3)
cy = maxy*np.random.rand(3)
dot1 = plot(cx,cy,'k^')
 
#生成盲节点，以及其与参考节点欧式距离
mtx = maxx*np.random.rand()
mty = maxy*np.random.rand()
plt.hold('on')
dot2 = plot(mtx,mty,'go')
da = math.sqrt(np.square(mtx-cx[0])+np.square(mty-cy[0]))
db = math.sqrt(np.square(mtx-cx[1])+np.square(mty-cy[1])) 
dc = math.sqrt(np.square(mtx-cx[2])+np.square(mty-cy[2]))
 
#计算定位坐标  
def triposition(xa,ya,da,xb,yb,db,xc,yc,dc): 
    x,y = sympy.symbols('x y')
    f1 = 2*x*(xa-xc)+np.square(xc)-np.square(xa)+2*y*(ya-yc)+np.square(yc)-np.square(ya)-(np.square(dc)-np.square(da))
    f2 = 2*x*(xb-xc)+np.square(xc)-np.square(xb)+2*y*(yb-yc)+np.square(yc)-np.square(yb)-(np.square(dc)-np.square(db))
    result = sympy.solve([f1,f2],[x,y])
    locx,locy = result[x],result[y]
    return [locx,locy]
    
#解算得到定位节点坐标
[locx,locy] = triposition(cx[0],cy[0],da,cx[1],cy[1],db,cx[2],cy[2],dc)
plt.hold('on')
dot3 = plot(locx,locy,'r*')
 
#显示脚注
x = [[locx,cx[0]],[locx,cx[1]],[locx,cx[2]]]
y = [[locy,cy[0]],[locy,cy[1]],[locy,cy[2]]]
for i in range(len(x)):
    plt.plot(x[i],y[i],linestyle = '--',color ='g' )
plt.title('三边测量法的定位',fontproperties=zhfont1)  
plt.legend(['参考节点','盲节点','定位节点'], loc='lower right',prop=zhfont1)
show() 
derror = math.sqrt(np.square(locx-mtx) + np.square(locy-mty)) 
print(derror) 

输出效果图：

补充：python opencv实现三角测量（triangulation）

看代码吧~

import cv2
import numpy as np
import scipy.io as scio
if __name__ == '__main__':
    print("main function.")
    #验证点
    point = np.array([1.0 ,2.0, 3.0])
    #获取相机参数
    cams_data = scio.loadmat('/data1/dy/SuperSMPL/data/AMAfMvS_Dataset/cameras_I_crane.mat')
    Pmats = cams_data['Pmats']  # Pmats(8, 3, 4) 投影矩阵 
    P1 = Pmats[0,::]
    P3 = Pmats[2,::]
    #通过投影矩阵将点从世界坐标投到像素坐标
    pj1 = np.dot(P1, np.vstack([point.reshape(3,1),np.array([1])]))
    pj3 = np.dot(P3, np.vstack([point.reshape(3,1),np.array([1])]))
    point1 = pj1[:2,:]/pj1[2,:]#两行一列，齐次坐标转化
    point3 = pj3[:2,:]/pj3[2,:]
    #利用投影矩阵以及对应像素点，进行三角测量
    points = cv2.triangulatePoints(P1,P3,point1,point3)
    #齐次坐标转化并输出
    print(points[0:3,:]/points[3,:])

    关于python如何实现三边测量定位就介绍到这，上述代码具有一定的借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考。最后，想要了解更多python的内容，大家可以关注其它的相关文章。

文本转载自脚本之家

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• IPython调试debug的操作是什么，有什么缺点

  这篇文章主要为大家介绍了python使用IPython调试debug程序详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

• Python怎样实现线性拟合和地理编码码

  python如何实现单因素分析线性拟合及地理编码？下文有实例供大家参考，对大家了解操作过程或相关知识有一定的帮助，而且实用性强，希望这篇文章能帮助大家，下面我们一起来了解看看吧。

• 基于Python怎样实现生成隐藏诗的功能呢

  这篇文章主要介绍了如何利用Python编写一个藏头诗在线生成器，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的同学可以跟随小编一起动手尝试一下

• Python中如何进行处理图像，方法是什么

  ROS通过一个叫CvBridge的功能包，将获取的图像数据转换成OpenCV的格式，OpenCV处理之后，传回给ROS进行图像显示（应用），这篇文章主要介绍了Python中ROS和OpenCV结合处理图像问题,需要的朋友可以参考下

• python快速生成数据库结构的脚本怎样写

  最近因为项目原因需要编写数据库设计文档，但是由于数据表太多，手动编写耗费的时间太久，所以搞了一个简单的脚本快速生成数据库结构，保存到word文档中。安装pymysql和documentpipinst