具有已知内在和外在矩阵的立体视觉3d点计算
我已经使用两个摄像机的固有摄像机矩阵成功计算了“旋转”，“平移”。 我也从左右摄像头获得了校正后的图像。现在，我想知道如何计算一个点的3D坐标，即图像中的一个点。在这里，请参阅绿点。我看了方程式，但是它需要基线，我不知道该如何计算。您能告诉我使用给定信息（R，T和本征矩阵）计算绿点的3d坐标的过程吗？ FYI 1.我也有一个基本矩阵和基本矩阵，以防万一我们需要它们。 2.原始图像尺寸为
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2D-3D单应矩阵估计
我正在使用我的Kinect进行一些2D 3D图像处理。这是我的问题：我的3D（x，y，z）中的点位于一个平面上。我也知道RGB图像（x，y）上的点的坐标。现在我想估计一个2D-3D单应矩阵来估计（x1，y1，z1）坐标到随机（x1，y1）点。我认为这是可能的，但我不知道从哪里开始。 谢谢！ 解决方案 您要找的是相机投影矩阵，而不是单应性。单应性将从相机看到的平面映射到从另一个看到的同
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