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逆透视投影 torch版本

代码解释：

主要目的：

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逆透视投影 torch版本

import torchdef inverse_perspective_projection(points, K, distance):"""这个函数计算给定估计距离的点集的逆透视投影。参数:points (bs, N, 2): 2D 图像上的点（每个批次有 N 个 2D 点）K (bs, 3, 3): 相机的内参矩阵（每个批次一个 3x3 的矩阵）distance (bs, N, 1): 3D 世界中每个点的距离类似于：- pts_l_norm = cv2.undistortPoints(np.expand_dims(pts_l, axis=1), cameraMatrix=K_l, distCoeffs=None)"""# 第一步：将 2D 点转化为齐次坐标（在每个点的最后添加一个 1）points = torch.cat([points, torch.ones_like(points[..., :1])], -1)# points 的形状变为 (bs, N, 3)，此时最后一维是齐次坐标# 第二步：应用相机内参 K，计算归一化的图像坐标points = torch.einsum("bij,bkj->bki", torch.inverse(K), points)# 通过 K 的逆矩阵将点从像素坐标系转换到归一化相机坐标系# 第三步：如果没有给定距离参数，直接返回归一化后的坐标if distance == None:return points# 第四步：将归一化坐标乘以距离，恢复到实际的 3D 空间坐标points = points * distancereturn points

代码解释：

1. 输入参数：

   • points (bs, N, 2)：包含 bs 批次，每个批次 N 个 2D 图像点。每个点是一个二维坐标。

   • K (bs, 3, 3)：相机内参矩阵，每个批次对应一个 3x3 的矩阵。相机的内参矩阵通常包含焦距和主点坐标。

   • distance (bs, N, 1)：每个点在 3D 空间中的距离。

2. 第一步：将 2D 点扩展为齐次坐标。

   • points = torch.cat([points, torch.ones_like(points[..., :1])], -1) 将每个 2D 点添加一个 1，变成 (x, y, 1) 形式，这样可以进行齐次坐标变换。

3. 第二步：应用相机的内参矩阵 K 的逆，将 2D 图像点从像素坐标系转换为归一化的相机坐标系。

   • 使用 torch.einsum("bij,bkj->bki", torch.inverse(K), points) 计算逆透视变换。torch.inverse(K) 是相机内参的逆矩阵，然后使用爱因斯坦求和约定将其与点坐标进行相乘，得到归一化的 3D 坐标。

4. 第三步：如果没有给定距离 distance，直接返回归一化后的点坐标。

5. 第四步：如果给定了每个点的 distance，则将归一化的坐标乘以该点的距离，得到实际的 3D 空间坐标。

主要目的：

• 该函数通过逆透视投影，将 2D 图像上的点转换为 3D 空间中的坐标。这种方法通常用于从 2D 图像恢复 3D 空间中的物体位置，前提是知道每个点到相机的距离（distance）。