27、3D场景重建与视觉显著对象跟踪技术详解

3D场景重建与视觉显著对象跟踪技术详解

3D场景重建

在计算机视觉领域，3D场景重建是一个重要的研究方向。我们可以利用三角测量法来重建3D场景，这主要依赖于对极几何知识。

三角测量原理

通过计算基本矩阵，我们能更深入了解视觉场景的几何信息。由于两个相机拍摄的是同一真实场景，大多数3D真实世界的点会同时出现在两张图像中。从2D图像点到对应的3D真实世界点的映射遵循几何规则。如果我们研究足够多的图像点，就可以构建并求解一个大型线性方程组，从而得到真实世界坐标的真实值。

以瑞士喷泉数据集为例，当两个摄影师从不同视角同时拍摄喷泉时，第一个摄影师可能会出现在第二个摄影师的照片中，反之亦然。在图像平面上，能看到另一个摄影师的点被称为对极点。两个相机的对极点和投影中心都位于同一条3D直线上。通过观察对极点和图像点之间的直线，我们可以限制图像点可能的3D坐标数量。对于每个在一张图像中观察到的点，在另一张图像中，该点必须位于已知的对极线上，这就是对极约束。利用这个约束，如果两个图像点对应同一个3D点，那么这两个图像点的投影线必然精确相交于该3D点，这样就可以从两个图像点计算出3D点。

代码实现

以下是使用OpenCV进行三角测量的代码示例：

first_inliers = np.array(self.match_inliers1).reshape(-1, 3)[:, :2]
second_inliers = np.array(self.match_inliers2).reshape(-1, 3)[:, :2]
pts4D = cv2.triangul