我在带有两个摄像机的多视图场景中使用 C++ 中的 open cv。我有两个相机的内在和外在参数。
我想将视图 1 中的 (X,Y) 点映射到第二个视图中的同一点。我有点不确定应该如何使用内在矩阵和外在矩阵，以便将点转换为 3D 世界，并最终在视图 2 中得到新的 2D 点。
如果没有一些附加信息，（通常）不可能在一个图像中获取 2D 坐标并将其映射到另一个 2D 坐标。
主要问题是左图像中的单个点将映射到右图像中的一条线（极线）。因为深度是一个自由参数，所以有无限多个可能的对应位置。其次，这一点完全有可能不存在在右图中，即它被遮挡。最后，可能很难准确确定哪个点是正确的对应关系，例如如果场景中没有纹理或者包含大量重复特征。
虽然基本矩阵（你从中得到cv::StereoCalibrate无论如何）给你每个相机中的点之间的约束：x'Fx = 0，对于给定的x'将会有一整个家庭x's 将满足方程。
一些可能的解决方案如下：
您知道一幅图像中 2D 点的 3D 位置。假设 3D 点位于公共坐标系中，您只需使用cv::projectPoints与您想要投影到的其他相机的校准参数。
您可以使用 SIFT 或 ORB 等进行一些稀疏特征检测和匹配。然后，您可以计算单应性以将点从一幅图像映射到另一幅图像。这对物体是飞机做出了一些假设。如果你谷歌全景单应性，有很多讲座幻灯片详细介绍了这一点。
您校准相机，执行极线校正（cv::StereoRectify, cv::initUndistortRectifyMap, cv::remap），然后通过立体匹配器运行它们。输出是一个视差图，它完全满足您的需求：从一个相机到另一个相机的每像素映射。那是，left[y,x] = right[y, x+disparity_map[y,x]].
(1) 是迄今为止最简单的，但您不太可能已经掌握该信息。 (2) 通常是可行的并且可能是合适的，并且正如另一位评论者指出的那样，如果平面性假设失败，则效果会很差。 (3) 是一般（理想）解决方案，但有其自身的缺点，并且依赖于图像是否适合密集匹配。
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