基于校正图像的点云立体重建

Question

我有一对从校正立体图像中提取的匹配 2D 特征。在 OpenCV 中使用 cvPerspectiveTransform 函数，我尝试在 3D 中重建这些特征。结果与现实世界中的实际对象尺寸不一致。我意识到 Matlab 校准工具箱中有一个功能可以将 2D 立体特征转换为 3D 点云。然而，这些特征是从原始图像中提取的。

如果我想使用校正后的图像，是否可以根据 2D 特征位置和视差信息重建 3D 位置。

Answer 1

如果您知道焦距 (f) 和基线宽度（b，两个相机的投影轴的距离）以及视差 (d)在校正立体图像对中 ，您可以使用以下公式计算距离（Z）：

Z = f*(b/d);

这由以下等式得出：

x_l = f*(X/Z);  // projecting a 3D point onto the left image
x_r = f*((X+b)/Z);  // projecting the same 3D point onto the right image
d = x_r - x_l = f * (b/Z); // calculating the disparity

求解Z 的最后一个方程应该得到上面给出的公式。