OpenCV摄像机校准（计算[R | T]）用线而不是点

Question

我正在研究一个this tutorial的足球（足球）机器人。 我的机器有2个摄像头，而地面图在目标前面有6个点可识别。

我在做什么：

1. 拍照并获得内在参数（焦距，扭曲）;
2. 移动时，找到要点并使用 solvePnP 来获取[R | T];
3. 使用 projectPoints 获取其真实坐标。

正如我所尝试的那样（在6 * 9内角的棋盘中）10分可以正常工作，但只有5分我得到了非常糟糕的结果（当视力不好或者球被阻挡时甚至没有考虑过视力）。

我正在考虑预设良好的[R | T]（对整个地图有良好的视野），并且在移动时，利用其旧的[R | T]（作为初始近似）来帮助获得更好的[R | T]。但过了一段时间后，由于[R | T]变得不那么准确，我不可能得到约。值。

另一种解决方案是，尝试使用这些线来生成[R | T]。例如，在检测到一组线的点之后，将其与x = 0或y = 0 ...相关联，并使用它们来计算[R | T]，这可能会产生更好的结果。有没有办法做到这一点？

或者我弄错了？任何想法或帮助表示赞赏！

Answer 1

我想做出贡献，但我对这些设置有一些疑问：

（i。）我假设相机固定在机器人上。然后，[R | t]相对于场（参考）改变。您是否在追踪现场的上述要点（功能）？在这种情况下，当机器人在野外移动时，它们的旋转和平移会发生变化。

（ii。）您是否从线路通信中检查了Hartley's paper校准？这可能会让您对第二个提案有所了解。

现在，假设我对项目 i。进行了假设，请先单独对相机进行相机校准，以获得镜头和切向失真参数。您希望在从运动中重新校准时修复它们。使用线条看起来更可行，因为它们可能对遮挡力很强。

如果您提供更多详细信息并丰富此讨论，我可以编辑此答案。

我会把它作为评论，但我没有足够的信用。