我正在尝试在opencv中实现视觉测距解决方案，并遇到一些问题。这是一个相当广泛的问题，所以我提前道歉，但是我有很多问题。
我目前对这个问题的理解是： 获得一些模型来表示两个连续图像之间的对应关系，即光流或特征匹配。 从这些点对应中获得基本（如果需要的话，必要的话）矩阵。 从那里计算[R | t]。
我知道openCV中的findFundamentalMat函数，但我认为只需要2D点匹配？在Scaramuzza和Fraundorfers的论文“Visual Odometry - pt1”中，他们认为3-D到2-D的对应关系是最准确的。
我想我的问题是我可以使用从kinect中检索到的深度数据，给我三维特征点，在opencv中用来给我一个运动估计吗？
我还看了一下solvePnP，但据我所知，这只能解决一个帧（当你知道特征的真实模型空间坐标时，比如基准标记） 虽然我确实考虑过是否在两帧之间跟踪3D点，在第一帧中求解透视，然后在具有相同点的第二帧中应该给我两者之间的转换？
我为这个问题严重的问题道歉，我仍然是计算机视觉的新手。如果它是一个太多的雷区，而不是试图回答这个问题，我会感谢任何相关文献或开放式测距教程的重点。感谢。
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opencv \ samples \ cpp文件夹中有一个示例rgbdodometry.cpp。 你见过吗？