У меня есть два вопроса, которые могут быть связаны:Измерение расстояния между объектами с фото, перспектива преобразования
1.) Я хотел бы оценить расстояния между объектами, которые расположены в одной плоскости с фото. Геометрическая форма одного объекта на фотографии прямоугольная и ее размеры известны, но на фотографии нет информации (фокусное расстояние камеры, угол фотографии, размер сенсора и т. Д.). Например, скажем, что у меня есть следующая фотография печатной платы и размеры прямоугольной микросхемы, как известно, 20 × 10 мм, все объекты лежат в плоскости. Можно ли даже оценить расстояния (сверху) между другими компонентами печатной платы?
В данном конкретном случае, максимальная ошибка расстояния 2-3мм будет приемлемой.
2.) Скажем, у меня есть аналогичная фотография печатной платы, как указано выше, где у меня есть одна функция (объект), для которой я знаю, что она имеет прямоугольную форму. Я хотел бы преобразовать перспективу изображения так, чтобы объект выглядел прямоугольным. Я пробовал imageJ (Фиджи) и Интерактивный Перспективный Плагин для этой задачи. Сначала я показываю прямоугольную сетку над изображением, а затем вручную преобразую изображение с помощью плагина, пока объект не станет прямоугольным. Но для некоторых углов фотографии я не могу вручную настроить контрольные точки, чтобы получить прямоугольную форму объекта. Кто-нибудь знает альтернативный подход, используя imageJ (Фиджи) или Октав? Решение в python также будет нормально, хотя у меня не так много опыта работы с python (недавно установлена Anaconda с Spyder).
см. [Это лучший способ оценить меру сфотографированных вещей?] (Http://stackoverflow.com/a/34085449/2521214) и связанный с ним вопрос. Вы можете использовать разъемы в качестве эталона. – Spektre