如何从存储在.csv文件中的3D对象创建相机显示的图像？
可可
我在csv文件中存储了房屋的3D图像。我想知道f = 400像素，640 x 480的相机如何拍摄不同姿势的照片。我可以在csv（第一张图片）中显示该图片，但我想获得类似于第二张图片的图片。
import pandas as pd
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
#load data
data1 = pd.read_csv('house.csv',sep=' ')
x = data1.drop(data1.columns[[0,2,3]], axis=1)
y = data1.drop(data1.columns[[0,1,3]], axis=1)
z = data1.drop(data1.columns[[1,2,3]], axis=1)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111,projection='3d')
# Hide grid lines
plt.grid(b=None)
ax1.scatter(x,y,z)
plt.axis('off')
plt.savefig('house.png')
这是我的图像：
克里斯多夫·拉克维兹
这是计算机图形问题。它涉及矩阵乘法以转换这些点，直到它们在图像平面上。我建议您查找一些基本的计算机图形数学（例如OpenGL）。
OpenCV具有诸如cv :: projectPoints（）之类的过程来为您处理其中一些步骤。但是，它不是计算机图形库。
我将为您简要介绍所涉及的数学：
首先，您需要平移和旋转矩阵来使摄像机在场景中移动。这些矩阵都是4x4，您的3D点将表示为（x，y，z，1）向量。多余的坐标使翻译（以及更多）成为可能。您将矩阵相乘为一，然后将此一应用于您的点。这种转换将所有点从世界空间移到摄影机空间（摄影机周围的空间移动）。
+ Z中5个单位的简单翻译为：
>>> T = np.eye(4)
>>> T[0:3,3] = (0, 0, +5)
>>> T
array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 5.],
[0., 0., 0., 1.]])
同质化：检查您的点数最后是否仍为1。如果不是，则将点/矢量除以第四坐标中的值。“点”是任何w的所有向量（x，y，z，1）* w，而（x，y，z，1）是规范表示。
现在是投影矩阵。计算机图形学也在这里使用4x4矩阵，但是我对这种表述没有经验。相反，我将使用OpenCV中常用的3x3矩阵。它会将您的点作为相机空间中的（x，y，z）向量，并在屏幕空间中输出（x，y，1）* w向量（是，再次均化）。
640x480摄像机和60度水平视场的摄像机矩阵为：
>>> M = np.eye(3)
>>> M[0:2,2] = (640/2, 480/2)
>>> M[0,0] = M[1,1] = (640/2) / atan(60/2 * pi/180)
>>> M
array([[663.42156, 0. , 320. ],
[ 0. , 663.42156, 240. ],
[ 0. , 0. , 1. ]])
现在，您的点已在屏幕坐标中。单独画点或在点之间画线。
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