查找立体图像中匹配关键点的距离

我目前正在从ios设备上的相机中拉出帧。从这些框架中，我使用ORB来查找关键点及其描述符。然后我使用BFMatcher来查找图像上关键点之间的匹配。查找立体图像中匹配关键点的距离

从这里我希望计算从相机到这些点的距离。我使用的所有点都是平面的（现在我使用墙上的引脚进行测试）。在这个阶段没有必要考虑非平面表面，所以这应该很容易。

我目前有：

关键点
关键点描述符
关键点之间的较量
基本矩阵
本质矩阵
投影矩阵，两个摄像头（虽然我不确定如何测试第二台相机是否正确）

我认为我必须以某种形式使用三角测量，但我不确定它是如何工作的。我知道我必须通过每个关键点从每个相机传递一个光线（如相机投影矩阵定义的？），并找到它们相交（或最接近相交）的点。正如我在3D空间中假设的那样，每条光线相交的几率不太可能。另外，我的关键点匹配通常很好，因为我做了一些基本的过滤，但有时候关键点是错误的，所以我需要对此进行说明。

我之前使用Matlab校准过相机，所以我有焦距，主点和失真。但是，我从图像中提取的所有点都是2D。据推测，这是必要的3D代表这些点，但我不知道如何。

或者我完全错误的做法？

http://i47.tinypic.com/mt88p1.png

显然，这将场景中的每个点进行，但我只是画了一个点。这些飞机（正方形）总是在相同的位置，但相机的位置也会从帧改变帧。关键点将处于相同的位置，但不是每个点都会被拾起。

来源

2012-12-03 Zoosmell

你能发布展示您的相机和你的点位绘图？这将使这**更容易理解.... – lnafziger

见哈特利 - 斯特姆最优三角的著名paper，以及Kanatani's variant：

来源

2012-12-03 14:36:47

谢谢，我现在看看那些^ __^ – Zoosmell

我实施了线性三角测量算法，并提供了很多帮助。它产生每个关键点的x，y，z，w坐标。我猜是因为它们都在-1到1范围内，这些都在世界空间中？现在要弄清楚如何将图像投影到这些点上:) – Zoosmell

查找立体图像中匹配关键点的距离

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