三角化
Triangulation进阶已知两台相机的位置和同一点在两张图上的像,反算出该点的三维坐标。
计算机视觉里的基本几何操作:一个三维点在两张或多张图像上各有一个投影,已知每台相机的投影矩阵(由内参和外参决定),从每个相机光心穿过对应像点连一条射线,射线的交点就是这个点的三维位置。实际中由于镜头畸变、特征点定位误差,射线往往不会严格相交,所以要用中点法、线性求解(DLT)或最小化重投影误差(把三维点投回图像后与观测点的偏差)来求最优解。双目测深、运动恢复结构(SfM)、视觉 SLAM 建图都靠它把二维匹配点变成三维点。
例子双目相机在左右两张图中匹配到同一个杯口角点,已知两镜头的内参和相对位姿,三角化即可算出这个角点离相机多远。
- 也叫
- 三角测量
- 相关
- 对极几何、相机内参、相机外参、双目相机、运动恢复结构、重投影误差
- 来源
- Triangulation (computer vision) - Wikipedia