的Kinect + OpenCV的：無法在python

Question

我的工作，我需要跟蹤空中目標，並計算六個自由度的項目獲取使用cv2.solvePnP旋轉向量。

1. 我目前跟蹤彩色球，並計算其在rgb_frame中心，並利用中心值來查找depth_frame深度。

2. 發現在真實世界共同ORDS的深度（Z）後，我計算真實世界X和使用等式Y：X =（Z U）/ fx和Y =（Z v）的/ fy，其中fx，fy是從kinect的內參數中獲得的焦距，u和v在這種情況下是中心的x，y值。

3. 我治療（U，V），爲圖像點和（X，Y，Z）作爲圖像點和饋入此方法：solvePnP

   obj_pts = np.array([[X,Y,Z]],np.float64) img_pts = np.array([[u,v]],np.float64)

   ret,rvecs,tvecs = cv2.solvePnP(obj_pts,img_pts,camera_matrix2,np_dist_coefs)

我期待找到我將用作輸入的rvecs：

cv2.Rodrigues(rvecs) 

得到歐拉角，即俯仰，偏航，滾動。

我目前有與solvePnP電話，這給了我下面的錯誤問題：

/opencv-3.0.0/modules/calib3d/src/solvepnp.cpp:61：錯誤：（-215 ）npoints> = 0 & & npoints ==的std :: MAX（ipoints.checkVector（2，CV_32F），ipoints.checkVector（2，CV_64F））在功能solvePnP

我也明白，僅發送該中心的對象並且不建議使用圖像點。這是我邁向實現的第一步。我打算使用像SIFT這樣的特徵檢測器來使它在後期變得更有趣。

任何人都可以請建議對我的做法，並幫助我完成找到六個自由度：

forward/back, up/down, left/right, pitch, yaw, roll。

Answer 1

雖然我的做法是完全正確的，我錯過了一個事實，即計算在現實座標，我們需要ATLEAST 3D對象4+像素對應的點集的方向和目標座標。

我只需要檢查圖像中有超過4個點的輪廓，並且我的代碼按預期工作，並且我能夠準確地計算6個自由度，而且現在我已經完成了更復雜，很快我就可以分享一個git鏈接到我的工作中。

我還是想聽聽，如何成功地測試方向的正確性，我能夠計算使用羅德里格公式。