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我正在尝试使用安装在门旋转中心附近的单相机来实现某种具有深度测量的物体检测。基本思想是检测门前的物体（向上摆动时）并在门无法完全打开时发出碰撞警告。

我必须处理一些问题：

  • 小幅移动：相机从 0°-90° 旋转，并且只有有限的平移（由于相机位置）
  • 相机镜头是鱼眼（AOV ~100° 垂直和 180° 水平）

我尝试了什么：

  • 运动结构：

    即使有一个完整的序列（从 0°-90° 旋转），我也只能得到一个非常糟糕的场景重建。由于相机移动很小，我认为使用这种方法很难获得好的结果（特别是因为在碰撞警告方面我不能使用完整的视频序列）。

  • 伪造立体重建：

    我使用了两个连续的图像，对它们进行校正并尝试生成视差图。几乎每次极点都位于图像内部，这会在校正时导致大量失真。但即使极点位于图像之外（可以进行校正），视差图也无法使用（碎片，没有独特的结构）。

如果有人有一些想法我可以在这里尝试，我将不胜感激。也许光流适合这里？

当解决方案实际上不可能时，我也对某种（数学）证明感兴趣。使用 SfM 等算法获得良好的重建结果是否需要最少的移动量？对于 SfM，平移是否比旋转更好？

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我相信你已经明白为什么这很难了。如果没有额外的场景相关提示/线索，仅旋转重建是不可能的。

您可能想查看以下论文，该论文使用室内环境假设从单个图像进行 3D 重建：

E. Delage, Honglak Lee, and A.Y. Ng. A dynamic bayesian network model
for autonomous 3d reconstruction from a single indoor image. In Computer
Vision and Pattern Recognition, 2006 IEEE Computer Society Conference
on, volume 2, pages 2418?2428, 2006.

最好的解决方案可能是更改相机的安装方式，以便铰链旋转也可以应用平移。

于 2015-10-13T14:05:22.620 回答