三維重建三維重建問題opencv

Question

我目前在一個立體視覺項目中工作，其中我應該從每個相機視圖中找到的對應關係重建3D點，並且爲此我使用的是OpenCV 2.4.7爲C++。

我能夠正確校準兩臺攝像機，計算基本矩陣，計算重新投影矩陣，並糾正圖像。

我的問題在於項目的最後部分，它是從2D點對應計算3D世界座標。我已經嘗試使用cv :: triangulatePoints，但是座標爲（0,0,0）的點的結果，無論輸入點是什麼。我也嘗試了Hartley的線性三角測量算法& Strum，但是這也沒有給我帶來好的結果。

有人可以告訴我應該使用什麼功能嗎？或者，也許有一些關於如何正確實施我所談論的技巧的提示。我最大的問題是要在互聯網上找到好的文檔，所以我決定在這裏提問。

謝謝！

Answer 1

我也試過cv :: triangulatePoints，它會計算垃圾。我被迫執行手動線性三角測量方法，該方法返回該三角3D點4×1矩陣：

Mat triangulate_Linear_LS(Mat mat_P_l, Mat mat_P_r, Mat warped_back_l, Mat warped_back_r) 
{ 
    Mat A(4,3,CV_64FC1), b(4,1,CV_64FC1), X(3,1,CV_64FC1), X_homogeneous(4,1,CV_64FC1), W(1,1,CV_64FC1); 
    W.at<double>(0,0) = 1.0; 
    A.at<double>(0,0) = (warped_back_l.at<double>(0,0)/warped_back_l.at<double>(2,0))*mat_P_l.at<double>(2,0) - mat_P_l.at<double>(0,0); 
    A.at<double>(0,1) = (warped_back_l.at<double>(0,0)/warped_back_l.at<double>(2,0))*mat_P_l.at<double>(2,1) - mat_P_l.at<double>(0,1); 
    A.at<double>(0,2) = (warped_back_l.at<double>(0,0)/warped_back_l.at<double>(2,0))*mat_P_l.at<double>(2,2) - mat_P_l.at<double>(0,2); 
    A.at<double>(1,0) = (warped_back_l.at<double>(1,0)/warped_back_l.at<double>(2,0))*mat_P_l.at<double>(2,0) - mat_P_l.at<double>(1,0); 
    A.at<double>(1,1) = (warped_back_l.at<double>(1,0)/warped_back_l.at<double>(2,0))*mat_P_l.at<double>(2,1) - mat_P_l.at<double>(1,1); 
    A.at<double>(1,2) = (warped_back_l.at<double>(1,0)/warped_back_l.at<double>(2,0))*mat_P_l.at<double>(2,2) - mat_P_l.at<double>(1,2); 
    A.at<double>(2,0) = (warped_back_r.at<double>(0,0)/warped_back_r.at<double>(2,0))*mat_P_r.at<double>(2,0) - mat_P_r.at<double>(0,0); 
    A.at<double>(2,1) = (warped_back_r.at<double>(0,0)/warped_back_r.at<double>(2,0))*mat_P_r.at<double>(2,1) - mat_P_r.at<double>(0,1); 
    A.at<double>(2,2) = (warped_back_r.at<double>(0,0)/warped_back_r.at<double>(2,0))*mat_P_r.at<double>(2,2) - mat_P_r.at<double>(0,2); 
    A.at<double>(3,0) = (warped_back_r.at<double>(1,0)/warped_back_r.at<double>(2,0))*mat_P_r.at<double>(2,0) - mat_P_r.at<double>(1,0); 
    A.at<double>(3,1) = (warped_back_r.at<double>(1,0)/warped_back_r.at<double>(2,0))*mat_P_r.at<double>(2,1) - mat_P_r.at<double>(1,1); 
    A.at<double>(3,2) = (warped_back_r.at<double>(1,0)/warped_back_r.at<double>(2,0))*mat_P_r.at<double>(2,2) - mat_P_r.at<double>(1,2); 
    b.at<double>(0,0) = -((warped_back_l.at<double>(0,0)/warped_back_l.at<double>(2,0))*mat_P_l.at<double>(2,3) - mat_P_l.at<double>(0,3)); 
    b.at<double>(1,0) = -((warped_back_l.at<double>(1,0)/warped_back_l.at<double>(2,0))*mat_P_l.at<double>(2,3) - mat_P_l.at<double>(1,3)); 
    b.at<double>(2,0) = -((warped_back_r.at<double>(0,0)/warped_back_r.at<double>(2,0))*mat_P_r.at<double>(2,3) - mat_P_r.at<double>(0,3)); 
    b.at<double>(3,0) = -((warped_back_r.at<double>(1,0)/warped_back_r.at<double>(2,0))*mat_P_r.at<double>(2,3) - mat_P_r.at<double>(1,3)); 
    solve(A,b,X,DECOMP_SVD); 
    vconcat(X,W,X_homogeneous); 
    return X_homogeneous; 
} 

的輸入參數是兩個3x4的相機投影矩陣和左/右對應的像素的座標（X，Y ，W）。