我正在做一个关于场景 3D 渲染的项目。我正在使用 OpenCV。我正在做的步骤是这样的：
- 拍摄两个场景的图像。
- 使用 SURF 特征匹配计算对象对应关系。
- 计算相机基本矩阵。
- 计算视差图像。
现在我有两个问题
计算基本矩阵后，如何计算 Q 矩阵？（我无法校准相机）
如何使用 opencv 或任何其他库进行 3D 渲染？
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对于 3D 部分，您可以使用 OpenGL 或 PCL 渲染场景。你有两个解决方案：
- 对于每个像素，您使用从相机图像中提取的正确颜色创建一个点。这将为您提供可以使用 PCL 处理的点云（例如，用于 3D 特征提取）。
- 您应用三角测量算法，但为了应用此算法，您必须拥有相机的外部矩阵。
您可以在此处找到有关这些技术的更多信息：
如果你想使用 OpenGL，你必须打开一个有效的 OpenGL 上下文。我向您推荐SFML库或 Qt。这些库非常易于使用并且有很好的文档。两者都有关于使用 OpenGL 进行 3D 渲染的教程。
于 2012-06-01T18:00:46.890 回答
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您可以通过 openCV 方法从立体校正中获得 Q 矩阵：
cv::stereoRectify
我认为您希望 Q 矩阵重建 3D。但是，您可以通过以下方式从内在参数重建：
X = (u-cu)*base/d
Y = (v-cv)*base/d
Z = f*base/d
其中 (u,v) 是图像坐标系中的二维点，(cu,cv) 是相机的主点，f 是焦距，base 是基线，d 是视差，(X,Y, Z) 是相机坐标系中的一个 3D 点。
于 2014-05-05T09:59:00.960 回答