opencv - 自动对焦后如何关联检测到的关键点

Question

我正在使用具有自动对焦（我无法关闭）和小于 1 厘米的非常低的基线的立体相机设置。

自动对焦过程实际上可以改变 两个相机的任何内在参数（例如焦距和主点），并且没有固定关系（左相机可以增加焦点，而右相机可以减少它）。幸运的是，相机总是以非常精确的方式报告内在函数的当前状态。

在每一帧上，都会检测到一个感兴趣的对象，并计算相机图像之间的差异。由于基线非常低且分辨率不是最高的，因此执行立体三角测量会导致非常差的结果，为此，一些成功的计算机视觉算法仅依赖于图像关键点和视差。

现在，计算的立体帧之间的视差不能直接相关。如果主点发生变化，则在自动对焦过程之后，视差的大小将非常不同。

在自动对焦过程之后，有什么方法可以关联关键点角和/或帧之间的差异？例如，使用先前的内在函数计算对象在图像中的位置？

也许使用朝向对象的方位矢量，然后寻找与先前内在函数定义的图像平面的交集？

标签： opencvcomputer-visioncamera-calibrationtriangulationstereo-3d

Answer 1

对您的项目颇具挑战性，也许这些专利可以在某种程度上帮助您：

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