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我的学期项目是校准具有大基线（~2m）的立体相机。所以我的方法是在没有精确定义的校准模式（如棋盘）的情况下运行，因为它必须很大并且难以处理。

我的问题与此类似：从 2 张图像进行 3d 重建，而没有有关相机的信息

程序到现在：

  • 角检测左图 goodFeaturesToTrack
  • 精致的角落 cornerSubPix
  • 在右图中找到角落位置 calcOpticalFlowPyrLK
  • 计算基本矩阵 F findFundamentalMat
  • 计算H1、H2整流单应矩阵 stereoRectifyUncalibrated
  • 纠正图像 warpPerspective
  • 计算视差图 sgbm

到目前为止效果还不错，但如果我改变角的数量，校正后的图像会在透视图中“跳跃”..

不知道这是否是表格不精确或错误，或者是否由于没有已知的相机参数或没有镜头失真补偿而无法计算（但也发生在筑波照片上..）欢迎提出建议:)

但不是我的主要问题，现在我想重建 3D 点。

但reprojectImageTo3D需要我目前还没有的 Q 矩阵。所以我的问题是如何计算它？我有基线，两台摄像机之间的距离。我的感觉是，如果我将视差图转换为 3d 点云，我唯一缺少的是比例尺吗？所以如果我在基线中设置，我得到了 3d 重建对吗？那怎么办？我还计划用棋盘分别补偿每个相机的镜头失真作为第一步（小而一次靠近一个相机，所以我不必在 10-15 米之外，在两者的重叠区域有一个大图案。 .) 所以如果这有帮助我也可以使用相机参数..

除了http://docs.opencv.org之外还有文档吗？我可以看到并理解 Q 矩阵的计算内容和方式，或者如果我在 Qt 中按 F2，我可以打开源代码（对我来说可能很难理解 ^^），我只能看到带有传输参数类型的函数..（对不起，我对这一切都很陌生）

http://i.stack.imgur.com/A1Wjc.jpg

  • 左：找到角的输入
  • 顶部 h1，h2：纠正图像（这个角数看起来不错^^）
  • SGBM：视差图
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1 回答 1

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所以我在这里发现了 Q 矩阵的约束： 使用 OpenCV 生成 3d 点（假设正面平行配置）

所有这些参数都由单相机校准给出： c_x ， c_y ， f

基线是我测量的：T_x

所以这暂时有效，只有单位对我来说不是那么清楚，我已经使用它们形成以 px 为单位的单个相机校准，并以米为单位设置基线，将视差图除以 16，但它接缝的比例不正确。 .

顺便说一句，上面的视差图是错误的^^，现在看起来更好了。您必须进行反剪切变换，因为 stereoRectifyUncalibrated 正在剪切您的图像（未记录？）。Charles Loop Zhang Zhengyou Zhang 在“7 Shearing Transform”的论文中描述： http ://research.microsoft.com/en-us/um/people/Zhang/Papers/TR99-21.pdf

结果：http: //i.stack.imgur.com/UkuJi.jpg

于 2014-08-15T14:37:43.697 回答