我的立体声校准正确吗？为什么我的三角剖分法不起作用？

Question

我正在尝试从立体声相机的图像中获取3D点云。 我在Python中使用OpenCV校准了我的立体声摄像机（每个240x320），并且投影误差为0.25。我使用具有9x10行和列的棋盘图案，并在不同光照条件下以不同角度拍摄了10张图像，并在移动时移动了相机。 （我不确定，也许就是这个问题）然后我将它们导入到matlab中，matlab给了我棋盘角。 （我选择了matlab，因为它比opencv更精确），然后将角落加载到我的python校准脚本中。

内在校准是完美的：

但是我不确定我是否可以使用外部校准的结果，因为图像仍然是圆形的并且有那些黑色空间。图像的矩形中心很好：

参数和矩阵将保存并加载到另一个脚本中。该脚本通过左右图像运行sobel运算符，并在两个图像中找到匹配的边缘像素：

然后我将那些匹配的像素移交给cv.triangulatePoints（projMatr1，projMatr2，projPoints1，projPoints2），这应该给我这些点的3D坐标。我用plotly绘制了它们，但是结果无法识别，而且在所示杯子的边缘附近也没有。

有人有想法吗，可能是什么，或者我做错了什么？ 如果需要，我可以在此处发布我的代码。

Answer 1

好吧，我尝试交换匹配点的行和列元素 [row，col] => [col，row]，现在三角剖分正在起作用：

仍然存在错误的匹配项，但是那没关系，我希望这些匹配项。 但是更改行和列不适用于图像：

但是那是一个不同的故事，我对当前的结果感到满意。