我有一個立體像， 照片1：http://savepic.org/1671682.jpg 照片2：http://savepic.org/1667586.jpg的OpenCV +攝影
有在每個圖像中的座標系。如何在使用OpenCV庫的系統中找到A點的座標。很高興看到示例代碼。 我在opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html找過它，但還沒有找到（或沒有理解:)）
你需要了解數學。
如果頁面不夠，那麼你應該看看opencv book - 它專門討論了幾個章節。然後有很多教科書更詳細地介紹它
首先，這並非真正的立體聲對。一個很好的立體聲對需要有60％-80％的重疊，通常圖像之間的旋轉差異很小。即使這對具有必要的BASE成爲一個很好的立體聲對，由於kappa的極端旋轉，所產生的極線圖像將是無用的。
其次等等，你應該看看相機校準和共線方程都是由OpenCV的
你的「立體」的圖像都很好的支持。你已經做的是解決通信問題：在兩幅圖像中你都指出了點'A'。這意味着你知道哪個像素對應於彼此標記點'A'。
你想做什麼，是三角你的相機在哪裏。你只能通過首先校準你的相機來做到這一點。這已經是OpenCV的內部了。 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html http://docs.opencv.org/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html
這給你的光的每一個矢量的準確矢量/射線，並通過該光線通過部攝影機的光學中心。而且，你需要立體聲校準。這確定了每個攝像機相互之間的方向和位置。
從這一點開始，您的三角測量很簡單，知道點'A'的兩個圖像中的像素位置。你有
所以你有2個位置在太空中，2個來自這些位置的光線。這些光線的交集是你的3D答案。
請注意，在實踐中，射線將永遠不會完全相交（3D中很少有2條線），因此您需要近似。使用opencv函數triangulatePoints（），使用立體聲校準的輸入和與標籤A相關的像素索引。
所以http://stackoverflow.com/questions/16295551/how-to-correctly-use-cvtriangulatepoints可能是一個很好的聯繫？ – 2016-01-23 02:46:00
您似乎受自己的經驗限制。這是一個很好的立體聲對，具有不錯的重疊和體面旋轉。 70度旋轉和相機之間70釐米的距離，我有很好的效果。結果令人敬畏的事實意味着你所說的只是無稽之談。請參閱我們的設置和生成的3D地圖：https：//www.youtube。com/watch？v = er5N1Zv3oac – TimZaman 2015-03-04 14:29:20
取決於您的最終目標是什麼，使用這樣的立體像對，您只能獲得相對深度尺度並且幾乎沒有有用的測量數據。我承認我的經驗僅限於像這樣的巨大攝影測量項目http://acropolis-gis.ysma.gr/el/%CE%B5%CE%BE%CE%B5%CF%81%CE%B5%CF ％85％CE％BD％CE％AE％CF％83％CF％84％CE％B5-％CF％84％CE％B9％CF％82-％CE％BF％CF％81％CE％B8％CE ％BF％CE％B5％CE％B9％CE％BA％CF％8C％CE％BD％CE％B5％CF％82-％CF％84％CF％89％CE％BD-％CF％80％CE ％B5％CF％81％CE％B9％CE％BC％CE％B5％CF％84％CF％81％CE％B9％CE％BA％CF％8E％CE％BD-％CF％84％CE％ B5％CE％B9％CF％87％CF％8E％CE％BD – elasticrash 2015-03-05 16:45:00
完全不真實。這只是一個簡單的問題，有2個點（2個光學中心）和2個矢量，只是三角形。你應該知道'小旋轉'和重疊的數量根本就沒有意義。如果我以40度角拍攝9張圖像，我仍然可以通過攝影測量來製作3D模型。從這裏你會知道度數很好。由於給定了參考點的絕對位置，所以很容易獲得絕對尺度。你的極線圖像不會無用，它們不會是方形的。相信我，一直在那裏，做到這一點，工作。請參閱鏈接。 – TimZaman 2015-03-05 21:16:33