कैलिब्रेटेड कैमरा छवियों से 3 डी पुनर्निर्माण

Question

मैं 3 डी पुनर्निर्माण पर काम कर रहा हूं। और अब जब मैं छवियों की एक जोड़ी पर विचार करता हूं। मेरे पास इसी बिंदुओं का एक सेट है। और मेरे पास कैमरा का विवरण है। उदाहरण के लिए मेरे पास फोकस विवरण, रोटेशन और अनुवाद मैट्रिक्स (4 * 4) है। और मैं अपने अंक 3 डी (त्रिभुज) में प्रोजेक्ट करना चाहता हूं। तो जहां तक ​​मुझे कारक बीजगणित द्वारा इसे सीधे आगे जाना है। लेकिन मुझे अभी भी इसे स्पष्ट रूप से समझने की जरूरत है। क्या किसी के पास इसका अनुसरण करने के बारे में कोई विचार है? मैं matlab के लिए काम कर रहा हूँ तो मुझे इसे लागू करने की जरूरत है! मैं फिर से बहुत व्यापक हो सकता हूं या जो भी हो। लेकिन कृपया मुझे मार्गदर्शन करें!

Answer 1

आपको अपने ज्ञात कैमरा विशेषताओं से कैमरा मैट्रिक्स की गणना करने की आवश्यकता होगी; यह एक स्केलिंग प्रक्षेपण मैट्रिक्स है जो आपके 2 डी पिक्सेल निर्देशांक पर एक 3 डी सजातीय बिंदु को मानचित्र करता है। (ध्यान दें कि यदि आप सभ्य सटीकता चाहते हैं तो आपको अपने कैमरे के लेंस विरूपण को मापने और व्यवस्थित रूप से सुधारने की भी आवश्यकता होगी, लेकिन यह एक दूसरा ऑर्डर विवरण है।)

फिर, अपने पॉज़ मैट्रिक्स के साथ अपने कैमरा मैट्रिक्स को गुणा करें (4x4 रोटेशन ,

pixel vector Q.x = T * point P.x 
      Q.y    P.y 
      Q.z    P.z 
      Q.w    1 

pixel coordinates = (Q.x/Q.w, Q.y/Q.w) 
"pixel depth" = Q.z/Q.w 

आप इस मैट्रिक्स को उलटने के कर सकते हैं:/tranlation मैट्रिक्स आप का उल्लेख) एक मैट्रिक्स (जैसे कि कुल के लिए T) है कि 3 डी (अपने कैमरे का सुधारा) पिक्सेल निर्देशांक में समन्वय प्रणाली को चुना अपने में एक बिंदु परियोजनाओं को पाने के लिए और इसे दो गहराई चुनकर 3 डी किरणों में पिक्सेल निर्देशांक प्रोजेक्ट करने के लिए उपयोग करें: कैमरा स्थान पर एक और दूसरा जो नहीं है (सर्वोत्तम इकाई इकाई गहराई या अनंत पर बिंदु चुनें)। आप अपनी किरणों को बिल्कुल अंतर करने की उम्मीद नहीं कर सकते हैं, लेकिन आप दो संबंधित किरणों के निकट स्थित हैं, जहां आप सबसे अच्छे स्थान प्राप्त कर सकते हैं; अधिक आम तौर पर, आप कम से कम वर्ग की समस्या (आदर्श रूप से, प्रत्येक किरण से अपेक्षित त्रुटि पर सशर्त) के रूप में एक मनमानी संख्या की किरणों के चौराहे का इलाज कर सकते हैं।