从2张图像中对场景进行3D点云重构

Question

我知道互联网和图书馆中有很多与此主题相关的内容和信息，但我被困住了。

我试图了解如何使用Python和openCV从多个图像中将场景重建为点云。

到目前为止我所了解的：

1. 在所有图像中使用SIFT算法检测特征点

2. 使用蛮力匹配器或FLANN算法查找对应点

3. 计算摄像机的固有参数，并且不扭曲所有图像

4. 计算基本矩阵

问题：

1. 假设我在约（2,2）的失真图片中找到了SIFT的特征点。然后，我校准相机并使图像失真。我的特征点仍然位于（2,2）上，但应该位于（1,1）上。我对吗？我怎样才能做到这一点？如果我不扭曲我的形象怎么办？  要了解我的意思，请看图片。 （绿线显示正确的特征点，红线显示错误的特征点）  

2. 如何从image1中的两个对应点（x1，y1）和image2中的两个点（x2，y2）以及计算出的基本矩阵来计算点P（x，y，z）？ p>