利用三角測量計算幀間特徵點的空間位置

需要安裝opencv3中的features2d模組

**中的1.png

**中的2.png

// 來自高翔slam十四講

#include#include#include#include#includeusing namespace std;
using namespace cv;
void find_feature_matches(
const mat& img_1,  const mat& img_2,
std::vector& keypoints_1,
std::vector& keypoints_2,
std::vector& matches);
void pose_estimation_2d2d(
std::vectorkeypoints_1,
std::vectorkeypoints_2,
std::vectormatches,
mat& r, mat& t);
// 畫素座標轉相機歸一化座標
point2d pixel2cam(const point2d& p, const mat& k);
// 三角測量
void triangulation(
const vector& keypoint_1,
const vector& keypoint_2,
const std::vector& matches,
const mat& r, const mat& t,
vector& points
);int main()
printf("--max dist : %f\n", max_dist);
printf("--min dist : %f \n", min_dist);
// 當描述子之間的距離大於兩倍的最小距離時，即認為匹配有誤
// 設定30為閾值
for(int i=0; i(0,2))/k.at(0,0),
(p.y - k.at(1,2))/k.at(1,1)
);}void pose_estimation_2d2d(std::vectorkeypoints_1,
std::vectorkeypoints_2,
std::vectormatches,
mat&r ,mat& t)
// 計算基礎矩陣:使用的8點法，但是書上說8點法是用來計算本質矩陣的呀，這兩個有什麼關係嗎
mat fundamental_matrix;
fundamental_matrix = findfundamentalmat(points1, points2, cv_fm_8point);
cout<<"fundamental_matrix is "<& keypoint_1,
const vector& keypoint_2,
const std::vector& matches,
const mat& r, const mat& t,
vector& points) 
mat pts_4d;
cv::triangulatepoints(t1, t2, pts_1, pts_2, pts_4d);
// 轉換成非齊次座標
for(int i=0; i(3,0);  // 歸一化
point3d p(
x.at(0,0),
x.at(1,0),
x.at(2,0)
);points.push_back(p);
}}

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