计算 3D 世界点答案

【问题标题】：Calculating 3D world point计算 3D 世界点
【发布时间】：2017-05-09 17:17:05
【问题描述】：

我是 OpenCV 的初学者，我想从 2D（投影到图像上）中找到 3D 点，并且知道一个点的三分之二的世界坐标。

我有什么：

问题变体 #1 已知：X，Y 未知：Z

问题变体 #2 已知：X，Z 未知：Y

问题变体 #3 已知：Y、Z 未知：X

如何找到第三个未知坐标？有可能吗？

【问题讨论】：

我假设rotation vector 和translation vector 是相机位姿，这是允许将世界坐标/帧中的点转换为相机坐标/帧的齐次变换。 X、Y 和 Z 以世界坐标/帧而不是相机坐标/帧表示。对吗？
如果是这样，我认为#2 和#3 应该是可能的：使用rvec 和tvec 将Z_w 转换为Z_c，将u 和v 转换为标准化相机帧（x，y）使用内在参数，然后将x或y乘以Z。你应该得到X_c或Y_c并得到X_w或Y_w，你必须乘以使用rvec 和tvec 的逆齐次变换。我不知道#1。
从失真、内在函数和外在函数中，您可以计算出从相机中心穿过像素的 3D 射线。如果你跟随那条射线，你最终会找到具有你想要的 2 个坐标值的点，然后你也知道第三个。

【解决方案1】：

是的，这是可能的。考虑没有非线性失真的简单情况。令 Ki 为相机矩阵的倒数，相机中心位于世界原点（即没有旋转也没有平移）。令 p=(u, v, 1) 为齐次像素坐标。那么穿过像素的光线是：

s * P = Ki * p

其中s > 0 是一个未知的比例。但是s * P = [X, Y, Z]，所以如果你知道 X、Y 或 Z 中的任何一个，你就可以解出s 并找到缺失的坐标。

对于非零旋转平移，将 Ki 替换为投影矩阵的逆矩阵。对于非零失真，用完整的重投影方程代替简单的 Ki 乘法。

【讨论】：

感谢您的回复！还有一个问题。在非零旋转平移的情况下，如何将投影矩阵（大小 3 x 4）的逆矩阵乘以 p（大小 3 x 1）？在这种情况下，p = (u, v, 1, 1)，对吗？
您只需要求解 P 方程 p = s * K * (R* P + t)，因此 s * P = Rt * (Ki * p - t)，其中 Rt = inv (R)是camera-from-world旋转矩阵的转置，t是从camera到世界原点的平移向量