OpenCV中的三维绘制

我正在做一个关于场景3D渲染的项目。我正在使用OpenCV。我所做的步骤如下：

拍摄一个场景的两张照片

使用SURF特征匹配计算对象对应关系

计算相机基本矩阵

计算视差图像

现在我有两个问题

在计算基本矩阵之后，如何计算Q矩阵？（我无法校准相机）

如何使用opencv或任何其他库进行3D渲染

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对于3D部分，可以使用OpenGL或PCL渲染场景。您有两种解决方案：

• 对于每个像素，使用从相机图像中提取的正确颜色创建一个点。这将为您提供一个可以使用PCL处理的点云（例如，用于三维特征提取）
• 应用三角剖分算法，但要应用此算法，必须具有相机的外部矩阵

您可以在此处找到有关这些技术的更多信息：

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如果要使用OpenGL，必须打开有效的OpenGL上下文。我向您推荐library或Qt。这些库非常容易使用，并且有很好的文档。两者都有关于OpenGL三维渲染的教程。

对于可视化，可以使用or（PCL的可视化基于vtk，但对我来说更易于实现）

如果你只是想看看输出，你可以使用一些软件，比如

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干杯

您可以通过openCV方法通过立体声校正获得Q矩阵：

cv::stereoRectify

我想你需要Q矩阵来重建3D。但是，您可以通过以下方式从内部参数重建：

X = (u-cu)*base/d
Y = (v-cv)*base/d
Z = f*base/d 

其中（u，v）是图像坐标系中的2D点，（cu，cv）是相机的主点，f是焦距，基准是基线，d是视差，（X，Y，Z）是相机坐标系中的3D点