本文探讨了使用MATLAB和OpenCV进行三维重建的不同方法，包括内参和外参的求解。对比了三种方法：一是MATLAB直接求解，二是MATLAB结合SVD，三是OpenCV的triangulatePoints()函数。指出不同方法中SVD求解矩阵尺寸的差异可能导致结果不一致，初步结论为MATLAB直接求解方法可靠性存疑。
首先用MATLAB求内参和外参。
方法1：
https://blog.youkuaiyun.com/qq_15947787/article/details/53366592
不过该坐标可能有问题。
方法2：
https://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/50774104
方法3：
opencv 函数triangulatePoints（）
https://blog.youkuaiyun.com/hankerbit/article/details/82728315
看过函数triangulatePoints（）的源代码，和方法2其实是一样的。
其实方法1和后2者也是一样的，只是其svd求解只有一个3X1矩阵，不需要归一化。而后2者svd解得4X1矩阵，需要归一化。可能这就是为什么计算结果不一样的原因，暂时方法1不可靠。
双目求解图像中点的空间三维坐标
最新推荐文章于 2024-04-03 13:47:19 发布
扫一扫
1万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
