由q矩陣轉換到相機座標系
q [u
vd1]
=[xy
zw
]q \begin u\\ v \\ d \\ 1 \end = \begin x\\ y\\ z\\ w \end
q⎣⎢⎢⎡
uvd1
⎦⎥⎥
⎤=⎣
⎢⎢⎡
xyzw
⎦⎥⎥
⎤最終將到的向量(x,
y,z,
w)
t(x, y, z, w)^t
(x,y,z
,w)t
用w
ww歸一化就得到三維的點。
opecv中可以直接呼叫reprojectimageto3d函式：
void
reprojectimageto3d
(inputarray disparity,
outputarray _3dimage,
inputarray q,
bool handlemissin**alues=false,
int ddepth=-1
)
void
stereorectify
(inputarray cameramatrix1,
inputarray distcoeffs1,
inputarray cameramatrix2,
inputarray distcoeffs2,
size imagesize,
inputarray r,
inputarray t,
outputarray r1,
outputarray r2,
outputarray p1,
outputarray p2,
outputarray q,
int flags=calib_zero_disparity,
double alpha=-1
, size newimagesize=
size()
, rect* validpixroi1=0,
rect* validpixroi2=
0)
rr和乙個平移t
tt，opencv標定後的坐相機座標系中，左相機和右相機各自旋轉一半使得內參一致。這樣在rectify的時候就可以使用同一套內參引數。
rectify生成remap矩陣的過程如下(針對左攝像頭)：
( u,
v)
(u, v)
(u,v
)是rectify後畫素座標系中的點
( x,
y,z)
t=r1.
inv(
)∗p1.
colr
ange
(0,3
).in
v()∗
(u,v
,1)t
(x, y, z)^t = r1.inv() * p1.colrange(0,3).inv() * (u, v, 1)^t
(x,y,z
)t=r
1.in
v()∗
p1.c
olra
nge(
0,3)
.inv
()∗(
u,v,
1)t 將畫素座標系中的點重對映到世界座標系中，現由旋轉矩陣的逆轉到以前的位置。
由distcoeffs1矩陣對(x,
y,z)
t(x, y, z)^t
(x,y,z
)t進行undistortion得到 (x′
,y′,
z′)t
(x', y', z')^t
(x′,y′
,z′)
t由cameramatrix1將(x′
,y′,
z′)t
(x', y', z')^t
(x′,y′
,z′)
t對映到畫素座標系中，得到(u′
,v′)
(u', v')
(u′,v′
)所以(u,
v)
(u,v)
(u,v
)對應(u′
,v′)
(u',v')
(u′,v′
), 這裡得到的u′u'
u′和v ′v'
v′都是float， 並非整畫素點，rectify後的值可以用bilinear插值得到。
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