c++ - 如何使用 OpenCV 从已知的 3D 点云(没有 I 构建)估计新图像 I 的相机姿态矩阵

Question

我有以下问题:给定一个 3D 点云，它的一组 View V 具有已知姿势，以及一个 View v ∉ V(即完全未知的姿势)，如何估计v 的相机姿势矩阵，避免使用V ∪ {v 再次运行重建}?

我正在尝试在 OpenCV 3.2 中解决这个问题，但是您可以提供给我的任何想法、直觉或伪代码都将非常有用。谢谢!

Answer 1

嗯，您显然需要使用点云在新 View 和旧 View 之间建立图像点对应关系，例如通过匹配与旧图像中的云点投影相关联的图像描述符(SURF、ORB 等)，并将它们与新图像中提取的兴趣点相匹配。

然后您可以使用 5 点或 8 点算法完成移除异常值的常规过程。一旦你有了良好的对应关系，你就可以使用 solvePnP 从云点到它们在新图像中的匹配位置。

请注意，这本质上是 VSLAM 算法在不需要重新定位时对所有"new"图像所做的。