由三角形组成的

立体图像中未畸变匹配点的三维位置

页面上倒塌

语法

WorldPoints =三角形（MatchedPoints1，MatchedPoints2，Stereoparams）
WorldPoints =三角形（MatchedPoints1，MatchedPoints2，Cameramatrix1，Cameramatrix2）
[WorldPoints，RepoureErrors] =三角形（___）

描述

示例

世界观点=三角形（matchedPoints1那matchedPoints2那斯特奥奥托姆）从两幅立体图像中返回匹配的未失真图像点对的三维位置。

世界观点=三角形（matchedPoints1那matchedPoints2那Cameramatrix1.那Cameramatrix2.）返回匹配的配对在世界坐标系中的三维位置。这些位置由摄像机投影矩阵定义。

[世界观点那重新评论错误] =三角形（___）另外，使用先前语法中的任何输入参数返回世界点的重新注明错误。

例子

崩溃

打开生活的脚本

负载立体声参数。

负载（'webcamsscenereconstruction.mat'）;

阅读立体声对图像。

i1 = imread（'scenereconstrigchtleft.jpg'）;i2 = imread（'scenereconstructionsright.jpg'）;

Undistort图像。

I1 = untostortimage（i1，stereoparams.cameraparameters1）;I2 = undostortimage（i2，stereoparams.cameraparameters2）;

在两幅图像中检测一张脸。

FaceDetector = Vision.cascadeObjectDetector;Face1 = Facedetector（I1）;Face2 = FaceDetector（I2）;

找到脸的中心。

Center1 = face1(1:2) + face1(3:4)/2;Center2 = face2(1:2) + face2(3:4)/2;

计算从相机1到人脸的距离。

point3d =三角形（Center1，Center2，Stereoparams）;Textinginmeters = Norm（Point3D）/ 1000;

显示检测到的人脸和距离。

distanceasstring = sprintf（'％0.2F米', distanceInMeters);I1 = insertObjectAnnotation (I1,'矩形'face1 distanceAsString,'fontsize'，18）;I2 = InsertObjectAnnotation（I2，'矩形'，面部2，distanceastring，'fontsize'，18）;i1 = insertshape（i1，'citntrectangle', face1);I2 = insertShape (I2,'citntrectangle'，面部2）;imshowpair（i1，i2，'蒙太奇'）;

输入参数

崩溃

图1中点的坐标，指定为m2的矩阵m[X.y坐标，或作为KAZEPoints那surfpoints.那MSERREGIONS那cornerPoints或者Brikspoint.对象。当matchedPoints1和matchedPoints2输入必须包含使用函数匹配的点，如matchfeatures.。

图2中点的坐标，指定为m2的矩阵m[X.y坐标，或作为KAZEPoints那surfpoints.那MSERREGIONS那cornerPoints或者Brikspoint.对象。当matchedPoints1和matchedPoints2输入必须包含使用函数匹配的点，如matchfeatures.。

摄像机参数立体系统，指定为立体塔纳米仪对象。该对象包含立体声相机系统的内在，外在和镜头失真参数。你可以使用估计估计验证相机参数的功能并返回a立体塔纳米仪对象。

当你经过一个立体塔纳米仪对象到函数，世界坐标系的原点位于相机1的光学中心。当X.- 右边是右边的，y- 轴向下降，而且Z.-轴指向远离摄像机的方向。

摄像机1的投影矩阵指定为4×3矩阵。矩阵将同质坐标中的3-D点映射到相机图像中的对应点。该输入描述了相机1在世界坐标系中的位置和方向。Cameramatrix1.必须是实数非稀疏数值矩阵。您可以使用Cameramatrix.功能。

摄像机矩阵传递给函数，定义世界坐标系。

摄像机1的投影矩阵指定为4×3矩阵。矩阵将同质坐标中的3-D点映射到相机图像中的对应点。该输入描述了相机1在世界坐标系中的位置和方向。Cameramatrix1.必须是实数非稀疏数值矩阵。您可以使用Cameramatrix.功能。

摄像机矩阵传递给函数，定义世界坐标系。

输出参数

崩溃

3-D匹配成对的未变形图像点的位置，指定为一个m-By-3矩阵。矩阵包含m[X.那y那Z.两幅立体图像中未变形的图像点匹配对的位置。

当你指定相机几何使用斯特奥奥托姆，世界点坐标相对于相机1的光学中心。

当你指定相机几何使用Cameramatrix1.和Cameramatrix2.，世界点坐标由相机矩阵定义。

函数返回世界观点as.双人间,如果matchedPoints1和matchedPoints2是双人间。否则函数返回世界观点as.单身。

数据类型：单身|双人间

重新注明错误，作为一个返回m1的向量。该函数将每个世界点投影回两个图像中。然后在每个图像中，该函数计算重投影误差作为被检测点和重投影点之间的距离。当重新评论错误向量包含每个世界点的平均重投影误差。

提示

当由三角形组成的功能不考虑镜头失真。您可以使用该图像毫无替换图像undostortimage.在检测到点之前的功能。或者，您可以使用该点依赖于本点undostortpoints.功能。

参考文献

[1]哈特利，R.和A. Zisserman。“计算机愿景中的多视图几何形状。”剑桥大学出版社，p。312,2003。

扩展能力

另请参阅

|||||||||

主题

介绍了R2014b

计算机视觉工具箱文档
金宝app
介绍基于MATLAB的深度学习

介绍基于MATLAB的深度学习

下载电子书