了解 3D 点云中的深度值答案

【问题标题】：Understanding depth values in 3D point cloud了解 3D 点云中的深度值
【发布时间】：2014-09-17 01:25:38
【问题描述】：

我无法理解 3D 点云中的深度 (Z) 值是由 3D 稀疏重建导致的，例如 MATLAB 中的这个示例：http://www.mathworks.com/help/vision/ug/sparse-3-d-reconstruction-from-multiple-views.html

我附上了一张图片，显示了上面示例中重建的 3D 点云。我在图中添加了一些数据提示，以便我们知道点的 (x,y,z) 坐标。这是我的问题：

1-点云中的Z值代表什么？是距离相机以毫米为单位的距离吗？如果是这种情况，那么根据我附上的图片，它没有意义，因为我确信球体和棋盘与相机的距离必须大于 200 毫米。或者它可能来自太空中的某个参考点？那么这个参考点是什么？以及如何制作 Z 值指示与相机距离的 3D 点云？

2- 为什么 Z 有负值？就到相机的距离而言，这意味着什么？

如果有人能解释一下，我很感激。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

在本例中，世界坐标由棋盘定义。棋盘定义了 X-Y 平面，Z 轴指向棋盘，如documentation 中所述：

由于您的 3D 点位于棋盘上方，因此它们的 Z 坐标为负。

【讨论】：

【解决方案2】：

您的 (x,y,z) 坐标采用世界单位，与公制值完全脱节（除非您在世界和公制之间建立比例，有多种方法可以做到这一点）。所以 z 值告诉你世界坐标中每个点的深度。

如果您有每个相机的位姿，并且将每个点乘以相机投影矩阵，您将得到相机坐标中的 (x',y',z') 点。此时，如果 z' 为负数，则表示它在相机后面。

【讨论】：

但有人告诉我，如果相机校准矩阵（我的意思是旋转和平移）以毫米为单位，那么 3D 点云将以毫米为单位，如上面的 MATLAB 示例所示。你也可以看看附图的标签，它们都是以毫米为单位的。相机后面没有物体。球体和棋盘都在镜头前！所以这个例子错了？？
您使用的是立体声对还是单个摄像头？您无法仅使用单个相机从视觉中获得度量重建。在某些情况下，您需要以 mm 为单位的传感器尺寸来构建校准矩阵（它不是旋转和平移 btw），但是您必须转换为像素。
是的，我当然使用的是立体声对，如本例 (mathworks.com/help/vision/ug/…) 中所述。我认为在 SPARSE 3D 重建的情况下您不需要传感器尺寸，因为外部参数（平移）以 mm 为单位。如果您使用视差图进行密集 3D 重建，则只需要传感器尺寸。如果我错了，请纠正我。
您需要“一些”尺寸（例如传感器尺寸，或场景中物体的尺寸——也许是校准目标）来进行任何类型的度量重建。没有它，你所有的世界（或相机）坐标只能在某个未知的范围内知道。
我有棋盘格大小（每个正方形是 30 毫米）。我们可以回到我的主要问题吗？如何从这个 3D 点云中获取到相机的距离，负 Z 是什么意思？