使用两个摄像头进行立体声校准和对象的3D重建？

Question

我有两个摄像头设置，如下图所示：

我对此设置的了解：

• 此绿色对象的顶视图，其中(x1,y1)为其2D图像坐标。
• 此绿色对象的侧视图，其中(x2,y2)为其2D图像坐标。

如何通过这两个相机（即顶视图图像和侧视图像的组合）跟踪/识别此绿色物体的真实世界3D坐标(x,y,z)？

我知道如何使用JavaCV / OpenCV校准单个摄像头，但我不知道如何使用JavaCV / OpenCV执行其他东西的立体校准。

通过两个摄像头进行此类立体校准的分步过程是什么？

这种立体声校准过程的输出（例如，固有矩阵，失真等）是什么？如何使用该输出来计算此绿色物体的真实世界3D坐标？

Answer 1

您好以下博客将回答您的所有问题......       http://blog.martinperis.com/2011/01/opencv-stereo-camera-calibration.html

没有上传图片..只需检查一下，否则你可以找到理论概念  从书http://www.amazon.com/Learning-OpenCV-Computer-Vision-Library/dp/0596516134

或者用于实现相机的实际代码可以参考                http://www.youtube.com/watch?v=jVdKK_5l9XU&feature=plcp

Answer 2

在查看图片之后，我认为您可能会遇到将立体算法应用于此类设置的问题。立体声校正适用于相机平行的情况。在这种摄像机设置的情况下，您很难得到任何可以找到任何视差匹配的校正图像。