小编fab*_*bee的帖子

在向科学期刊提交论文时,经常需要用A,B,......来枚举图形的不同子图.

这听起来像是一个非常常见的问题,我试图用matplotlib自动找到一种优雅的方法,但我很惊讶地发现它没有任何内容.但也许我没有使用正确的搜索词.理想情况下,我正在寻找一种方法来注释,如果图形被调整大小或子图通过,或类似移动fig.subplots_adjust,字母相对于子图保持在原位fig.tight_layout.

任何帮助或解决方案将不胜感激

我尝试使用 OpenCV（python 接口）校准立体相机。我首先使用 calibrateCamera2 分别校准两个摄像头，然后将参数输入stereoCalibrate

cv.StereoCalibrate(object_points, image_points_left, image_points_right, \
               point_counts, intrinsic_left, distortion_left,\
               intrinsic_right, distortion_right, \
               (IMGRES_X,IMGRES_Y), R, T, E, F, \
               term_crit=(cv.CV_TERMCRIT_ITER+cv.CV_TERMCRIT_EPS, 100, 1e-8),\
               flags=cv.CV_CALIB_FIX_INTRINSIC)

我使用极线约束检查结果（如 OpenCV 书中所述），得到的平均误差约为 0.0039。

原则上我应该能够将基本矩阵和本质矩阵与我的相机矩阵联系起来。所以我要做的是：

Mr = asarray(intrinsic_right,dtype=float64)
Ml = asarray(intrinsic_left,dtype=float64)
E = asarray(E)
F = asarray(F)
F2 = dot(dot(inv(Mr).T,E),inv(Ml))

然而，得到的矩阵 F2 与 F 一点也不相似。有什么明显的地方表明我做错了吗？非常感谢您的帮助。

编辑： dot 和 inv 来自 numpy。