使用OpenCV的视觉测距（aka.Engomotion估计）

Question

我计划实施具有增强现实功能的应用程序。对于其中一个特征，我需要一个运动估计。只有相机在有固定物体的空间中移动（没有任何东西或只有小部件会移动，因此可能会被忽略）。

所以我搜索并阅读了很多内容并偶然发现OpenCV。维基百科明确指出it could be used for egomotion。但我找不到任何关于它的文件。

1. 我是否需要自己使用OpenCV的物体检测方法实现运动算法？ （我认为它会非常复杂，因为物体会根据它们与相机的距离以不同的速度移动。我还需要考虑旋转。）
2. 如果是这样，我应该从哪里开始？是否有Kanade–Lucas–Tomasi feature tracker with support for scaling and rotation的好代码示例？

P.S。：我也知道基于标记的框架，如vuforia，但是我想阻止使用标记，因为它限制了可能的视点。

更新2013-01-08：我了解到Egomotion Estimation被称为视觉测距。所以我更新了标题。

Answer 1

您可以根据光流here找到一个很好的单眼视觉测距实现方法。

它是使用emgucv（C＃opencv包装器）编码的，但是你会发现没有将它转换回纯opencv的问题。

Answer 2

Egomotion（或视觉测距）通常基于光流，而OpenCv有一些motion analysis and object tracking functions用于计算光流（与cvGoodFeaturesToTrack()等特征检测器配合使用。）

This example可能有用。

不是一个完整的解决方案，但至少可以让你朝着正确的方向前进。