android - 来自两个未失真图像的PointCloud

我想使用OpenCV从Motion做一些结构。这应该在Android上发生。
目前，我正在使用cameraMatrix(固有参数)和来自摄像机校准的失真系数。

用户现在应该从建筑物中拍摄2张图像，并且该应用程序应生成一个点云。
注意:用户在沿着建筑物的一侧移动时，可能还会稍微旋转智能手机的摄像头...

目前，我有以下信息:

左图像未失真

正确的右图

使用SIFT的良好匹配列表

单应矩阵

基本矩阵

我已经搜索过互联网，现在我很困惑应该如何进行...
有人说我需要使用stereoRectify来获取Q，并将Q与reprojectImageTo3D()一起使用来获取pointCloud。

其他人则说我需要使用stereoRectifyUncalibrated，并使用此方法中的H1和H2来填充triangulatePoints的所有参数。
在triangulatePoints中，我需要每个摄像机/图像的projectionMatrix，但是从我的理解来看，这显然是错误的。

所以对我来说有一些问题:

如何从我已有的

信息中获得R和T(旋转和翻译)

如果我使用stereoRectify，则前4个参数是cameraMatrix1，畸变Coeff1，cameraMatrix2，畸变Coeff2)-如果我没有像Kinect这样的stereoCamera，则ameraMatrix1和cameraMatrix2等于我的设置(智能手机上的单摄像头)

如何获取Q(如果我有R和T，我可以从stereoRectify获得它)

是否有另一种获取每个摄像机的projectioMatrices的方法，所以我可以使用OpenCV提供的三角测量方法

我知道这是很多问题，但是googeling使我感到困惑，所以我需要弄清楚这一点。我希望有人可以帮助我解决我的问题。

谢谢

PS，因为这是更多理论上的问题，我没有发布一些代码。如果您想/需要查看代码或相机校准的值，请询问，我将其添加到我的帖子中。

最佳答案

之前，我曾写过有关使用Farneback的光流进行“运动中的结构”的文章。您可以在此处阅读详细信息。

但是这是代码片段，虽然有些奏效，但不是很好的实现。希望您可以将其用作参考。

/* Try to find essential matrix from the points */
Mat fundamental = findFundamentalMat( left_points, right_points, FM_RANSAC, 0.2, 0.99 );
Mat essential   = cam_matrix.t() * fundamental * cam_matrix;

/* Find the projection matrix between those two images */
SVD svd( essential );
static const Mat W = (Mat_<double>(3, 3) <<
                     0, -1, 0,
                     1, 0, 0,
                     0, 0, 1);

static const Mat W_inv = W.inv();

Mat_<double> R1 = svd.u * W * svd.vt;
Mat_<double> T1 = svd.u.col( 2 );

Mat_<double> R2 = svd.u * W_inv * svd.vt;
Mat_<double> T2 = -svd.u.col( 2 );

static const Mat P1 = Mat::eye(3, 4, CV_64FC1 );
Mat P2 =( Mat_<double>(3, 4) <<
         R1(0, 0), R1(0, 1), R1(0, 2), T1(0),
         R1(1, 0), R1(1, 1), R1(1, 2), T1(1),
         R1(2, 0), R1(2, 1), R1(2, 2), T1(2));

/*  Triangulate the points to find the 3D homogenous points in the world space
    Note that each column of the 'out' matrix corresponds to the 3d homogenous point
 */
Mat out;
triangulatePoints( P1, P2, left_points, right_points, out );

/* Since it's homogenous (x, y, z, w) coord, divide by w to get (x, y, z, 1) */
vector<Mat> splitted = {
    out.row(0) / out.row(3),
    out.row(1) / out.row(3),
    out.row(2) / out.row(3)
};

merge( splitted, out );

return out;