opencv - OpenCV:当我已经拥有投影矩阵P时，为什么要使用solvePnP()？

Question

我已经知道resolvePnP()使用2d点坐标和相应的3d点坐标来找到相机的位置(旋转和平移)，但是我不太理解为什么我用2对3d点进行三角剖分后必须使用它相机及其对应的2d点。

因为在对新的3D点进行三角测量时，我已经(需要)两个摄像机的投影矩阵P1和P2(包含R1，R2和t1，t2的旋转和平移，并且已经是新摄像机的位置)三角剖分3D点)。

我的工作流程是:

从2张图像中获取2D对应。

使用这些2D对应关系获取Essential MatrixE。

从基本矩阵E中获取2张图像的相对方向(R，t)。

将camera1的投影矩阵P1设置为

P1 =(1、0、0、0，
0、1、0、0，
0、0、1、0，
0，0，0，0);

并将camera2的投影矩阵P2设置为

P2 = (R.at<double>(0, 0), R.at<double>(0, 1), R.at<double>(0, 2), t.at<double>(0),
      R.at<double>(1, 0), R.at<double>(1, 1), R.at<double>(1, 2), t.at<double>(1),
      R.at<double>(2, 0), R.at<double>(2, 1), R.at<double>(2, 2), t.at<double>(2));

解决最小二乘问题

P1 * X = x1
P2 * X = x2

(求解X = 3D点)。等等.....

之后，我从这些投影矩阵P1和P2以及x1和x2 2D点对应关系中得到了一个三 Angular 3D点X。

我的问题再次出现:
为什么我现在需要使用solvePnP()来获取相机位置？因为我已经有P1和P2，它们应该已经是摄像机的位置(w.r.t.三 Angular 3D点)。

Answer 1

您不必每个摄像机都摆姿势-只需相对R | t。您不能以第一台或第二台相机的投影矩阵作为标识-应该进行投影建模。您可以使用平面图案和校准相机方法来计算固有矩阵。

您可以假设R1 = I且t1 = 0(第一个摄像机的旋转和平移)。因此，R2 = R，t2 = t。三角剖分的3d点将在第一个相机坐标系中具有坐标。