随手笔记——实践：三角测量_cv::triangulatepoints-优快云博客

该文详细介绍了如何利用OpenCV库进行三角测量，包括关键函数`cv::triangulatePoints`的使用，以及从特征匹配到姿态估计再到三维点云重建的完整流程。通过图像处理和几何变换，实现了从二维图像到三维空间的点位恢复。

随手笔记——实践：三角测量

说明
关键函数
源代码

说明

使用OpenCV 提供的 triangulation 函数进行三角化

关键函数

cv::triangulatePoints(T1, T2, pts_1, pts_2, pts_4d);

源代码

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
// #include "extra.h" // used in opencv2
using namespace std;
using namespace cv;

void find_feature_matches(
  const Mat &img_1, const Mat &img_2,
  std::vector<KeyPoint> &keypoints_1,
  std::vector<KeyPoint> &keypoints_2,
  std::vector<DMatch> &matches);

void pose_estimation_2d2d(
  const std::vector<KeyPoint> &keypoints_1,
  const std::vector<KeyPoint> &keypoints_2,
  const std::vector<DMatch> &matches,
  Mat &R, Mat &t);

void triangulation(
  const vector<KeyPoint> &keypoint_1,
  const vector<KeyPoint> &keypoint_2,
  const std::vector<DMatch> &matches,
  const Mat &R, const Mat &t,
  vector<Point3d> &points
);

/// 作图用
inline cv::Scalar get_color(float depth) {
  float up_th = 50, low_th = 10, th_range = up_th - low_th;
  if (depth > up_th) depth = up_th;
  if (depth < low_th) depth = low_th;
  return cv::Scalar(255 * depth / th_range, 0, 255 * (1 - depth / th_range));
}

// 像素坐标转相机归一化坐标
Point2f pixel2cam(const Point2d &p, const Mat &K);

int main(int argc, char **argv) {
  if (argc != 3) {
    cout << "usage: triangulation img1 img2" << endl;