cv::triangulatePoints这个函数的输出为什么是4×N的矩阵
时间: 2024-06-06 07:10:12 浏览: 9
cv::triangulatePoints函数是用于三角化两个相机视角下的对应点来计算深度信息的。它的输出是一个4×N的矩阵,其中N表示对应点的数量。这个矩阵的每一列都表示一个三维点,其中前三个元素是x、y、z坐标,最后一个元素是归一化因子,表示该点在齐次坐标下的比例因子。需要注意的是,这个矩阵的每个元素都是由齐次坐标表示的,因此需要将前三个元素除以最后一个元素得到真实的三维坐标。
相关问题
Mat pts_4d;查看triangulatePoints函数输出的形状
可以使用函数`pts_4d.size()`来查看输出的矩阵形状,其中返回的是一个`Size`类型的对象,包含了输出矩阵的行数和列数。具体代码如下:
```
cv::triangulatePoints(T1, T2, pts_1, pts_2, pts_4d);
std::cout << "Triangulated points shape: " << pts_4d.size() << std::endl;
```
这里的输出结果会显示出三维点坐标矩阵的行数和列数。
at pts_4d; cv::triangulatePoints(T1, T2, pts_1, pts_2, pts_4d);
这段代码使用了OpenCV库中的triangulatePoints函数,对两个图像上的像素点进行三角化,得到对应的三维点坐标。
函数的输入参数包括两个相机的投影矩阵T1和T2,以及分别对应的两个图像上的像素点pts_1和pts_2。
函数的输出结果是一个Mat类型的pts_4d,其中每一列代表一个三维点的坐标,它们是在相机坐标系下表示的归一化坐标。这里的归一化坐标指的是将三维点的齐次坐标转换为非齐次坐标后,将其z坐标值设置为1。
通过对两个图像上的像素点进行三角化,我们可以得到对应的三维坐标点,从而实现三维重建等应用。