だいぶ時間が空きましたが、引き続きOpenCVの3次元復元系の関数を見ていく。
今回はcalib3dモジュールにあるtriangulatePoints関数。つまり三角測量を行う関数ですね。
void cv::triangulatePoints(InputArray projMatr1,
InputArray projMatr2,
InputArray projPoints1,
InputArray projPoints2,
OutputArray points4D
)
三角測量で点を再構築します。
パラメータ
- projMatr1 1つ目のカメラの射影行列(3×4)
- projMatr2 2つ目のカメラの射影行列(3×4)
- projPoints1 1枚目の画像中の特徴点の配列(2xN)
- projPoints2 2枚目の画像中の1枚目に対応する特徴点の配列(2xN)
- points4D 同次座標における再構成後の点の配列(4×N)
この関数は、ステレオカメラによる観測によって(同次座標での)3次元点を再構築します。投影行列はstereoRectify関数で得ることができます。
注意
この関数を使うには、すべての入力データがfloat型である必要があります。
http://docs.opencv.org/3.2.0/d9/d0c/group__calib3d.html#gad3fc9a0c82b08df034234979960b778c
具体的な使い方を見て行こう。こちらのブログ記事に載っているコードを参考に書いてみた↓
http://moitkfm.blogspot.jp/2014/06/2.html
使う2枚の画像は、以前撮影したスターデストロイヤーのターンテーブル動画から1フレーム目と50フレーム目を抜粋して使用する。
撮影に使ったiPhone6sのカメラキャリブレーションデータもあるし。
以下がソースコード。AKAZE特徴で2枚の画像の対応点を求めることにした。
結果の可視化にvizモジュールを使っているので、vizも含めてビルド済みのOpenCV3.3.0-rcを使用。
AKAZE特徴のマッチング結果はこちら↓
で、三角測量の結果をvizモジュールで可視化したものがこちら↓
側面は何となくそれっぽいぞ。と思って上から見てみたら、なんだか湾曲している。。。
レンズっぽい球面な歪み方だな。
あ、以前作った連番はすでにレンズの歪み補正を終えているから、補正処理は必要無いのか。
追記：よくよく考えたら、関数の出力は同次座標だからそのまま3次元ベクトルに代入して表示しちゃダメだな。
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