问题描述
这是我的代码：
R = np.linalg.inv(R2) @ R1
t = t2 - (R @ t1)
P1 = K @ np.append(np.eye(3),np.zeros((3,1)),axis=1)
P2 = K @ np.append(R,t,axis=1)
points3d = cv2.triangulatePoints(P1,P2,mid1,mid2)
points3d /= points3d[3]
x,y,z,_ = points3d.flatten()
R1 和 R2 分别是第一帧和第二帧的旋转矩阵。 t1 和 t2 分别是第一帧和第二帧的平移向量。我的程序在一个视频源上工作，其中正在查看一个对象，并且相机围绕它移动以从不同的角度查看它。内在矩阵 (K) 和 R_n（第 n 帧的旋转矩阵）都是准确已知的（感谢 Google ARCore 库）。
所以，一开始，三角测量是使用第0帧和第1帧的相机参数完成的。然后，使用第0帧和第2帧重复该过程。随着视频的进行，使用帧重复三角测量的过程0 和第 10 帧。依此类推。我试图在 3D 空间中定位的像素是使用 YOLO 获得的 2D 边界框的中点。有问题的对象是一个杯子。因此，中点不应该有很大差异。
然而，当相机四处移动时，三角点的值会发生相当大的变化。因此，例如，一开始，三角点的值是 (1.0,2.3,3.4)。然后，当我的相机围绕杯子移动并从它的左侧以稍远的距离观察时，三角点的值会跃升至 (10.0,15.3,6.7)。这是仅仅 10 帧之后！而且这个值一直在跳动。如果我根本不移动我的相机，那么我会得到稳定的距离值。
我的代码有问题吗？三角测量理论上应该可以工作，我应该得到 2D 像素的 3D 位置的稳定值。
解决方法
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