我正在使用OpenCV 2.2,我正在尝试校准两台摄像机,以便沿同一坐标系统查看。两个摄像头将彼此分开放置。我理解为单个相机校准内在函数,但是我有点困惑,以便我能够将两个相机组合在一起。跟进问题也很好。
干杯。
编辑 - 正在处理这个问题 - 将在我完成后发布并描述对我有用的内容。
答案 0 :(得分:3)
假设您有两个摄像头C1和C2。
基本矩阵 F定义了两个摄像机之间的关系,这意味着给定C1中的图像点x1它如何约束C2中对应点x2的位置。答案:x1在C2中定义行,x2 必须在此行上。那是epipolar geometry。它仅由摄像机参数定义,而不依赖于场景几何体。
假设您现在有两个投影矩阵,P1和P2,即您知道两个摄像机的所有参数。如果您有一对对应关系,则x1< - > x2(来自C1的x1和来自C2的x2),您可以估算空间中的点X的3D位置,该位置被成像为C1中的x1和C2中的x2。你可以重建你的球,获得一个3D模型。 棘手的部分是找到匹配项x1< - > X2
现在,如果您的问题是要知道C1和C2是否看到相同的东西,可能您的问题不是立体声问题,而是识别问题。也许SIFT或SURF算法可能是一种更为适当的方法。
答案 1 :(得分:0)
this的可能欺骗?我的答案是StereoCalibrate将允许你解决基本矩阵,你可以用它来将一个摄像机中的任何一个点与另一个摄像机中的一个点相关联。