自动对焦后如何关联检测到的关键点

时间:2019-01-17 20:00:57

标签: opencv computer-vision camera-calibration triangulation stereo-3d

我正在使用具有自动对焦功能(无法关闭)并且基线非常低的小于1厘米的立体相机设置。

自动对焦过程实际上可以更改两个摄像机的任何固有参数 (例如,作为焦距和主点),并且没有固定关系< / strong>(左摄像机可以增加焦点,而右摄像机可以减少焦点)。幸运的是,照相机始终可以非常精确地报告内部函数的当前状态。

在每帧上都会检测到一个感兴趣的对象,并计算相机图像之间的差异。由于基线很低且分辨率不是最大,因此执行立体三角剖分会导致相当差的结果,因此,一些成功的计算机视觉算法仅依赖于图像关键点和视差。

现在,在立体帧之间计算的视差无法直接关联。如果主要点发生变化,则自动对焦过程后的视差幅度将有很大差异。

在自动对焦过程之后,是否有任何方法可以关联关键点角和/或帧之间的差异?例如,计算对象在具有先前内在函数的图像中的什么位置?

也许使用朝向对象的方位向量,然后寻找与先前内在函数定义的像平面的交集?

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