立体视觉知识补充

上述的数学模型是通过下面的模型获得的：

上图中，我们将图像平面关于针孔平面成镜像，因此OpenCV中的数学模型中的求解出来的Z，就是物体平面到针孔平面（透镜平面）之间的距离。

4、双目立体视觉三维测量数学模型

在计算机视觉中采用双目视觉方法进行三维重建，是指由两幅二维图像恢复物体三维几何形状的方法。三维测量和重建是紧随着摄像机标定之后关键的一步，可对视场中的点，线或曲线构成的轨迹或物体的轮廓进行定位和形状恢复。

如图5.4所示，对于空间物体表面任意一点P,如果用摄像机C1观察，它在摄像机C1的图像点为p1，但无法由p1知道P的三维位置。事实上，O1P连线上的任意一点的图像点都可认为是p1，因此通过p1的位置，只能确定出空间点位于O1P1连线上的某一位置，无法

知道P点的深度，如果用C1,C2两台摄像机同时观察P点，并且在摄像机C1图像上点p1与在摄像机C2图像上点p2是空间同一点P的像点，则P点的位置是唯一确定的，为射线O1p1和O2p2上的交点。

假定已检测出p1和p2为空间点P在两台摄像机上对应的图像点。在两台摄像机都已标定的情况下，它们的投影矩阵分别为M1与M2，由摄像机模型

关于如何求解投影矩阵，OpenCV中有，下面给出一个截图，讲述了大题的操作步骤：

5、总结

1、有时候感觉参考了几篇下载的论文，看一些原理，里面出现的错误，弄的自己稀里糊涂，后来发现Learning OpenCV书中自带的要详细，而且也不会出现错误，好比上面我们在关于利用几何变换来求解三维空间点时，OpenCV书中给出了一个很好的图：

上图摄像机坐标系以左摄像机的投影中心为原点。通过上图，我们可以很容易的找到三角形之间的相似关系，也可以在理想的情况下，通过相似关系来求解三维点的坐标。