使用已知的相机位置和矩阵查找 3D 对象位置
Find 3D object location with known camera positions and matrices
问题来了：
我有两个摄像头看着同一个 3D 对象。我有两个相机图像中对象中心的像素坐标。
我知道相机在 3D 世界中的位置和姿势。
两个相机的相机矩阵都被校准。
有了所有这些信息，我如何找到对象的 3D 世界位置坐标？
挑战：
我没有传感器信息（以毫米为单位的传感器高度），这有助于更准确地估计位置。
物体很小并且远离相机位置，这使得定位估计不可靠。直觉上，使用多个摄像头（查看同一对象）信息应该有所帮助，但在这种情况下，附近有多个对象实例。所以这增加了问题。使用 SfM 也不起作用，因为小像素区域的特征信息稀疏。
如果您将 P1 和 P2 称为相机 1 和 2 对象中心的投影，则必须将 2 个点从图像 space 转换为世界 Space（您可以多亏了投影矩阵，或者用相机参数做一点 Thales 几何）。
那么你的物体在世界中的位置就是线 (C1 P1) 和 (C2 P2) 的交点，其中 C1 和 C2 是你的两个相机在世界 space 中的世界位置。
在理想世界中，这个点存在并且是唯一的。
希望对您有所帮助。
问题来了： 我有两个摄像头看着同一个 3D 对象。我有两个相机图像中对象中心的像素坐标。 我知道相机在 3D 世界中的位置和姿势。 两个相机的相机矩阵都被校准。
有了所有这些信息，我如何找到对象的 3D 世界位置坐标？
挑战： 我没有传感器信息（以毫米为单位的传感器高度），这有助于更准确地估计位置。 物体很小并且远离相机位置，这使得定位估计不可靠。直觉上，使用多个摄像头（查看同一对象）信息应该有所帮助，但在这种情况下，附近有多个对象实例。所以这增加了问题。使用 SfM 也不起作用，因为小像素区域的特征信息稀疏。
如果您将 P1 和 P2 称为相机 1 和 2 对象中心的投影，则必须将 2 个点从图像 space 转换为世界 Space（您可以多亏了投影矩阵，或者用相机参数做一点 Thales 几何）。
那么你的物体在世界中的位置就是线 (C1 P1) 和 (C2 P2) 的交点，其中 C1 和 C2 是你的两个相机在世界 space 中的世界位置。
在理想世界中，这个点存在并且是唯一的。
希望对您有所帮助。