opencv - opencv中reprojectImageTo3D函数的Q矩阵

Question

我正在 opencv 中做一个项目，使用立体校准检测盲人路径中的障碍物。我已经正确计算了视差图。现在要找到障碍物与相机的距离，我想要它的 3D 坐标 [X,Y,Z] ，我猜可以通过 reprojectImageTo3D() 找到它，但我没有 Q 矩阵可用于此函数，因为我从 stereoRectify() 获得的 Q 矩阵即将变为空，这可能是因为我使用了预先校准的图像。尽管我确实拥有相机的内在和外在参数。所以我的问题是，如果我知道焦距、基线和我的相机的所有其他信息，我如何手动创建 Q 矩阵以直接在函数 reprojectImageTo3D() 中使用？ Q矩阵的基本格式是什么？

Answer 1

Q矩阵的形式如下:

在该图像中，c_x 和 c_y 是左侧主点的坐标相机(如果你用左相机主导进行立体匹配)，c'_x 是右相机中主点的 x 坐标(c<如果您为 指定了 CV_CALIB_ZERO_DISPARITY 标志，则 sub>x 和 c'x 将相同stereoRectify())，f是焦距，T_x是基线长度(可能是基线长度的负数，我认为这是从一个光学中心到另一个光学中心的转换)。

我建议看一下这本书 Learning OpenCV了解更多信息。它仍然基于较旧的 C 接口(interface)，但在解释基础理论方面做得很好，也是我从中获取 Q 矩阵形式的来源。