我正在努力让OpenCVtriangulatePoints函数正常工作。我使用的是从光流生成的点匹配函数。我正在使用来自单个移动相机的两个连续帧/位置。目前这些是我的步骤:内在函数已给出并且看起来像人们期望的那样:2.6551e+0030.1.0379e+0030.2.6608e+0035.5033e+0020.0.1.然后，我根据(高度准确的)GPS和相机相对于GPS的位置计算两个外部矩阵([R|t])。请注意，GPS数据使用荷兰周围的笛卡尔坐标系，该坐标系使用米作为单位(因此不需要奇怪的纬度/经度数学)。这会产生以下矩阵:接下来，我简单地删除这些矩阵的底行并将它们与固有矩阵相乘以获
我正在使用OpenCV的triangulatePoints函数来确定立体相机成像的点的3D坐标。我正在体验这个功能让我到同一点的距离不同，具体取决于相机到该点的角度。这是一个视频:https://www.youtube.com/watch?v=FrYBhLJGiE4在本视频中，我们跟踪“X”标记。在左上角显示有关正在跟踪的点的信息。(Youtube降低了质量，视频通常更清晰。(2x1280)x720)在视频中，左摄像头是3D坐标系的原点，它在正Z方向看。左摄像头正在经历一些转换，但远没有triangulatePoints函数让人相信的那么多。(更多信息在视频说明中。)公制单位是mm，因
我有两台摄像机并排固定，平行方向看。左相机的投影矩阵右相机的投影矩阵当我对对应点的两个vector执行triangulatePoints时，我得到了3D空间中的点集合。3D空间中的所有点都有一个负Z坐标。所以，要深入了解这个......我的假设是OpenCV使用右手坐标系。惯用手提醒:我假设每个相机的初始方向指向正Z轴方向。因此，通过使用我在开始时介绍的投影矩阵，我会假设相机在空间中的位置是这样的:当我得到训练点的负Z坐标时，这个假设与我观察到的相矛盾。我能想到的唯一解释是OpenCV实际上使用了左手坐标系。因此，对于我在开头所述的投影矩阵，这就是相机在空间中的定位方式:这表明在这种情
我试图用OpenCV对一些点进行三角测量，我发现了cv::triangulatePoints()功能。问题是几乎没有它的文档或示例。我对此有些怀疑。使用什么方法？我对三角测量进行了一项小型研究，并且有几种方法(线性、线性LS、特征、迭代LS、迭代特征……)，但我找不到它在OpenCV中使用的方法。我应该如何使用它？它似乎需要一个投影矩阵和3xN齐次2D点作为输入。我将它们定义为std::vectorpnts，但作为输出它需要4xN数组，显然我无法创建std::vector因为它不存在，那我应该如何定义输出vector呢？对于我尝试的第二个问题:cv::Matpnts3D(4,N,CV_
我试图用OpenCV对一些点进行三角测量，我发现了cv::triangulatePoints()功能。问题是几乎没有它的文档或示例。我对此有些怀疑。使用什么方法？我对三角测量进行了一项小型研究，并且有几种方法(线性、线性LS、特征、迭代LS、迭代特征……)，但我找不到它在OpenCV中使用的方法。我应该如何使用它？它似乎需要一个投影矩阵和3xN齐次2D点作为输入。我将它们定义为std::vectorpnts，但作为输出它需要4xN数组，显然我无法创建std::vector因为它不存在，那我应该如何定义输出vector呢？对于我尝试的第二个问题:cv::Matpnts3D(4,N,CV_
我正在尝试获取空间中几个点的3D坐标，但我从undistortPoints()和triangulatePoints()都得到了奇怪的结果。由于两个相机的分辨率不同，我分别校准，得到0,34和0,43的RMS误差，然后使用stereoCalibrate()得到更多的矩阵，得到0,708的RMS，然后使用stereoRectify()得到剩余的矩阵。有了这个，我开始着手收集坐标，但结果很奇怪。例如输入为:(935,262)，undistortPoints()输出为(1228.709125,342.79841)为一点，而另一个是(934,176)和(1227.9016,292.4686)。这
我正在尝试获取空间中几个点的3D坐标，但我从undistortPoints()和triangulatePoints()都得到了奇怪的结果。由于两个相机的分辨率不同，我分别校准，得到0,34和0,43的RMS误差，然后使用stereoCalibrate()得到更多的矩阵，得到0,708的RMS，然后使用stereoRectify()得到剩余的矩阵。有了这个，我开始着手收集坐标，但结果很奇怪。例如输入为:(935,262)，undistortPoints()输出为(1228.709125,342.79841)为一点，而另一个是(934,176)和(1227.9016,292.4686)。这
