OpenCV undistortPoints 和 triangulatePoint 给出奇怪的结果(立体声)

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【中文标题】OpenCV undistortPoints 和 triangulatePoint 给出奇怪的结果(立体声)【英文标题】:OpenCV undistortPoints and triangulatePoint give odd results (stereo) 【发布时间】:2015-11-20 13:12:22 【问题描述】:

我正在尝试获取空间中几个点的 3D 坐标,但我从 undistortPoints()triangulatePoints() 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0,340,43的RMS误差,然后用stereoCalibrate()得到更多的矩阵,得到0,708的RMS,然后用stereoRectify() 获取剩余矩阵。有了这个,我开始着手收集坐标,但得到了奇怪的结果。

例如,输入是:(935, 262)undistortPoints() 输出在某一点上是 (1228.709125, 342.79841),而在另一点上分别是 (934, 176)(1227.9016, 292.4686)。这很奇怪,因为这两个点都非常靠近帧的中间,那里的失真最小。我没想到它会将它们移动 300 像素。

当传递给traingulatePoints() 时,结果变得更加奇怪——我测量了现实生活中三个点之间的距离(用尺子),并计算了每张图片上像素之间的距离。因为这一次点在一个相当平坦的平面上,所以这两个长度(像素和实数)匹配,如 |AB|/|BC|在这两种情况下都是大约 4/9。然而,triangulatePoints() 给了我不正常的结果,|AB|/|BC|为 3/2 或 4/2。

这是我的代码:

double pointsBok[2] =  bokList[j].toFloat()+xBok/2, bokList[j+1].toFloat()+yBok/2 ;
cv::Mat imgPointsBokProper = cv::Mat(1,1, CV_64FC2, pointsBok);

double pointsTyl[2] =  tylList[j].toFloat()+xTyl/2, tylList[j+1].toFloat()+yTyl/2 ;
//cv::Mat imgPointsTyl = cv::Mat(2,1, CV_64FC1, pointsTyl);
cv::Mat imgPointsTylProper = cv::Mat(1,1, CV_64FC2, pointsTyl);

cv::undistortPoints(imgPointsBokProper, imgPointsBokProper, 
      intrinsicOne, distCoeffsOne, R1, P1);
cv::undistortPoints(imgPointsTylProper, imgPointsTylProper, 
      intrinsicTwo, distCoeffsTwo, R2, P2);

cv::triangulatePoints(P1, P2, imgWutBok, imgWutTyl, point4D);

double wResult = point4D.at<double>(3,0);
double realX = point4D.at<double>(0,0)/wResult;
double realY = point4D.at<double>(1,0)/wResult;
double realZ = point4D.at<double>(2,0)/wResult;

点之间的角度有点好,但通常不是:

`7,16816    168,389 4,44275` vs `5,85232    170,422 3,72561` (degrees)
`8,44743    166,835 4,71715` vs `12,4064    158,132 9,46158`
`9,34182    165,388 5,26994` vs `19,0785    150,883 10,0389`

我尝试在整个帧上使用undistort(),但得到的结果同样奇怪。 B 点和 C 点之间的距离在任何时候都应该几乎没有变化,但这就是我得到的:

7502,42     
4876,46 
3230,13 
2740,67 
2239,95 

逐帧。

像素距离(底部)与实际距离(顶部) - 应该非常相似:

角度:

另外,undistortPoints()undistort() 不应该给出相同的结果吗(这里有另一组视频)?

【问题讨论】:

能否包含您用于校准的代码和三角测量部分的一些示例图像? 这可能很难......有很多。明天我会尽量只发布相关部分 @abarry 至于校准内在函数,我就是这样做的。我单独校准每个相机(因为它们具有不同的分辨率和纵横比),然后我用我从以前的校准中得到的校准立体系统。校准后,我立即将 undistort() 图像应用于两个图像,并且图像像箭头一样笔直。我确实在同一组视频上尝试了 undistortPoints() 和 undistort(),图表在上面。 您应该在三角测量之前(以及在不失真之后)校正您的图像(使用stereoRectify),以便对应点具有相同的高度,否则视差图将不准确。 @Petersaber 在未失真后,它们不再被纠正,因此结果将是错误的。有关示例和进一步说明,您可以查看 Gary Bradski 和 Adrian Kaehler 所著的 Learning OpenCV 第 12 章 【参考方案1】:

函数 cv::undistort 一次性完成去失真和重投影。它执行以下操作列表:

    撤消相机投影(与相机矩阵的逆相乘) 应用失真模型来撤消失真 按提供的旋转矩阵 R1/R2 旋转 使用提供的投影矩阵 P1/P2 将点投影到图像

如果你通过矩阵 R1,P1 分别。 R2, P2 来自 cv::stereoCalibrate(),输入点将不失真和校正。校正意味着图像以某种方式转换,使得对应点具有相同的 y 坐标。图像校正没有唯一的解决方案,因为您可以对两个图像应用任何平移或缩放,而无需更改对应点的对齐方式。 话虽如此, cv::stereoCalibrate() 可以使投影中心偏移很多(例如 300 像素)。如果你想要纯粹的不失真,你可以传递一个身份矩阵(而不是 R1)和原始相机矩阵 K(而不是 P1)。这应该会导致像素坐标与原始坐标相似。

【讨论】:

以上是关于OpenCV undistortPoints 和 triangulatePoint 给出奇怪的结果(立体声)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

cv::undistortPoints() 中实际使用的数值迭代算法是啥?

如何使用 cv2.fisheye.undistortPoints 将扭曲空间中的点转换为未扭曲空间中的点?

OpenCV:如何在cv2.fisheye.undistortImage之后得到一个点的位置?

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