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旋转矩阵的轻微变化完全破坏了立体重建
我试图基于两个摄像头的iamge特征和投影矩阵（通过特征匹配和基本矩阵计算计算）重建3D场景，所有这些都在OpenCV中完成 . 我遇到了一个奇怪的问题 . 主要地，点的三角测量和场景重建的准确性对R矩阵非常敏感 . 为了测试这个，我运行了一个测试，模拟物点通过两个投影矩阵传播（模拟立体声） . 物点是6x6平方; x：{0到1，步长为0.2}，y：{0到1，步长为0.2}，z：{全10} . 在... -
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双视三角测量漂移从相同的姿势点
我遇到了openCV的三角测量功能的一个奇怪问题 . 对于我的两视图姿势估计测试，我这样做： 案例1：单个摄像机从两个视图拍摄场景，然后计算基本矩阵并对场景进行三角测量：其工作得相当好 . 案例2：我试图用两个摄像头（都经过校准）来做这个，但是三角测量失败了 . 对于来自相同姿势的图像对，三角测量点应该或多或少相同（实际上它们在情况1中），但现在，它们正在漂移 . 例： t1 = [0.99509... -
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利用2个图像进行三维重建的基本矩阵SVD的不正确平移矩阵
我试图从使用OpenCV with C的相同相机拍摄的2张图像中找到3D模型 . 我按照this方法 . 我仍然无法纠正R和T计算中的错误 . 图1：删除背景以消除不匹配 图2：仅在X方向上转换图像1背景已移除以消除不匹配 我使用MATLAB Toolbox找到了内在相机矩阵（K） . 我发现它是： K= [3058.8 0 -500 0 3057.3 488 0 0 1] 所有图像匹配关... -
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基本矩阵中的错误？
我试图通过扫描从中拍摄的两张图像来估计相机的姿势，检测图像中的特征，匹配它们，创建基本矩阵，使用相机内在函数来计算基本矩阵然后将其分解以找到旋转和翻译 . 这是matlab代码： I1 = rgb2gray(imread('1.png')); I2 = rgb2gray(imread('2.png')); points1 = detectSURFFeatures(I1); points2 = d... -
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在平面上重建3d从2d投影与飞机的相机校准参数
尝试使用“摄像机校准工具箱for Matlab”中的外部和内部摄像机参数，从摄像机图像中的2D像素坐标重建平面点的3D坐标 . intrinsic parameters ： Focal Length ：fc = [1017.21523 1012.54901] Principal point ：cc = [319.50000 239.50000] extrinsic parameters ： Tr... -
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基准标记或相机姿势估计
让's say, we'得到Aruco标记，我们想要估计相机姿势 . 我可以使用estimatePoseSingleMarkers()函数，据我所知，它基于solvePnP()函数 . 所以，请帮助我，回答接下来的两个问题： PnP算法中使用的Aruco（关键点或特征）的参考点是什么？ 该算法如何确定真实场景和图像中的哪些点应该匹配？换句话说，如何完成3d-2d对应？ 谢谢 . -
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使用立体相机的3D世界坐标估计
我有一堆知道对象 . 我的问题是使用立体声对找到对象的世界坐标（X，Y，Z） . 我已经完成了以下步骤 . 立体相机校准，获得内在和外在参数 . Un-Distort图像对 . 立体校正以获得极线中的图像 . 我已从图像中分割出对象区域（我知道图像中的对象区域） 我知道公式z =（bF）/（ds）来计算深度 . 有什么功能可以在opencv中找到X，Y，Z.我的工作距离约为26...