从两个 2D 点重建一个 3D 点？

Posted 2023-02-21

【中文标题】从两个 2D 点重建一个 3D 点？

【英文标题】：Reconstruction a 3D point from two 2D points?

【发布时间】：2012-05-24 20:16:22

【问题描述】：

OpenCV 包含大量对立体相机 3D 重建的支持。就我而言，我有两个相机，我想知道某个点的 3D 坐标。

我有什么：

两幅图像上点的像素坐标 已知的内部和外部相机参数

我想得到什么： 在 3D 中坐标此点

【参考方案1】：

我在另一个post 中回答了同样的问题。

如果你有外部参数，那么你就有了相机姿势。使用相机姿势和 2D 点，您可以预测 3D 点（如果您的 2D 点和外在参数正确，则每个相机的结果应该相同）。您只需要将姿势转换为单应性。我在我链接的帖子中解释了它。

祝你好运！

【讨论】：

据我所知，您的回答处理的情况与此不同。

【参考方案2】：

我不知道 opencv 是否有这个结构。但是我知道您可以使用正弦定律的角度-侧-角度来构建与相机水平平行的线性距离，使用点->相机->其他相机的内角作为参考点。

然后，一旦获得距离，您就可以使用相同的构造计算垂直定位：角度是从死点计算到该点相对于任一相机的上方或下方多远，到对象的距离在第一步中找到，您可以使用 90 度作为该假想点（与相机水平的物体上方）与物体之间的角度。

【参考方案3】：

如果您没有从两个视图进行三角剖分的经验，您应该阅读Hartley and Zisserman's book 的书。本书描述了一种线性三角测量方法，该方法非常容易实现，具有二维点对应、相机位姿和相机校准。

此方法的示例代码为here。它是基于上面提到的书。

然而，必须满足一些非常重要的条件。首先，测量点的对应关系必须相对于极线约束x*E*x' = 0 是正确的。其次，光线之间的夹角应该大于几度，例如2度。