我目前正在ios设备上从相机中拉帧。从这些帧我使用ORB来查找关键点及其描述符。然后我使用BFMatcher查找图像上关键点之间的匹配。
从这里我希望计算从相机到这些点的距离。我使用的所有点都是平面的（现在我使用墙上的针测试）。在这个阶段没有必要考虑非平面表面，所以这有望使它变得容易。
我目前有：
我认为我必须以某种形式使用三角测量，但我不确定它是如何工作的。我知道我必须通过每个关键点从每个摄像机（由摄像机投影矩阵？定义）传递光线，并找到它们相交的点（或最接近交叉点）。正如我在3D空间中所假设的那样，每条射线相交的可能性极小。此外，我的关键点匹配通常非常好，因为我做了一些基本的过滤，但有时关键点是错误的，所以我需要考虑到这一点。
我之前使用Matlab校准了相机，所以我有焦距，主点和失真。但是，我从图像中提取的所有点都是2D。据推测，有必要用3D表示这些点，但我不确定如何。
或者我完全采取了错误的方法吗？
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显然，这将针对场景中的每个点进行，但我只画了一个点。平面（正方形）将始终处于相同位置，但摄像机位置将因帧而异。关键点将处于相同位置，但不是每个帧都会拾取每个点。
