Opencv CVREPROJECTOMAGETO3D-从2d图像生成3d模型问题-

在这个问题上我非常需要你的帮助。我正在尝试用2d图像中的3d来模拟一个简单的场景。我使用了两幅图像（著名的筑波场景的左右两侧） 我得到了一张视差图。像这个。

在这里之后，我有一些问题。我认为应采取以下步骤：

CVD（获得Q） CVREPROJECTOMAGETO3D（视差图，3D图像，Q）

但是我不知道在立体校正中传递什么作为输入，我只有2张图像，我没有关于相机的任何信息。（也许我可以使用StereoRectified，如果可以，我该怎么做？）

请帮忙

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谢谢

从opencv文档中摘录：

“StereoRective函数计算每个摄影机的旋转矩阵，使两个摄影机图像平面（实际上）成为同一平面。因此，这使所有极线平行，从而简化了密集立体对应问题。输入时，函数采用stereoCalibrate（）计算的矩阵。”在输出时，它在新坐标系中给出了2个旋转矩阵和2个投影矩阵。”

回答：

这意味着3种选择：

• 或者您有两张图像，并且您知道从XML加载的相机（Intrisic）的型号，例如loadXMLFromFile（）=>StereoRective（）=>ReprojectionTo3D（）

• 或者您没有它们，但可以校准您的相机=>stereoCalibrate（）=>StereoConvertive（）=>ReprojectmageTo3D（）

• 或者你不能校准相机（这是你的情况，因为你没有筑波爵士的相机，那么：你需要在两幅图像上找到配对的关键点，比如SURF，SIFT（你可以使用任何斑点检测器），然后计算这些关键点的描述符，然后根据描述符匹配右图像和左图像中的关键点，然后从中找到基本矩阵。处理要困难得多，如下所示：检测关键点（SURF，SIFT）=>提取描述符（SURF，SIFT）=>比较和匹配描述符（BruteForce，基于Flann的方法）=>从这些对中查找基本mat（findFundamentalMat（））=>StereoRectiveYunCalibrated（）=>重新投影到3D（）

我希望这对你有帮助，如果没有，请告诉我

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朱利安，

答案可以吗，还是需要更多信息？