使用位姿估计来计算两个相机中心之间的距离误差

Question

第一个姿势

第二个姿势

两个摄像头固定在杆上。两个摄像机之间的距离是恒定的。这两个摄像头并不相同，因此不应将它们视为立体摄像头。我使用标记（solvePnP）测量两个摄像机中心之间的距离。所有姿势的距离应该是恒定且相等的，但是当我移动杆时，计算出的距离正在变化。什么可能导致错误？

while(camera1.isGrabbing() and camera2.isGrabbing()):
    found,rvec_1,tvec_1 = cv2.solvePnP(object_3d_points, camera1_object_2d_points, camera1_matrix, camera1_dist_coefs)
    rotM_1 = cv2.Rodrigues(rvec_1)[0]
    camera1_Position = -np.matrix(rotM_1).T * np.matrix(tvec_1)

    found,rvec_2,tvec_2 = cv2.solvePnP(object_3d_points, camera2_object_2d_points, camera2_matrix, camera2_dist_coefs)
    rotM_2 = cv2.Rodrigues(rvec_2)[0]
    camera2_Position = -np.matrix(rotM_2).T * np.matrix(tvec_2)

    p1 = np.array([camera1_Position[0], camera1_Position[1], camera1_Position[2]])
    p2 = np.array([camera2_Position[0], camera2_Position[1], camera2_Position[2]])
    squared_distance = np.sum((p1-p2)**2, axis=0)
    dis = np.sqrtsquared_distance 
    print("Distance:>",dis)  

Answer 1

在你的情况下，这可能是相机校准的问题。正如您所假设的，计算出的相机之间的距离应该是恒定的，但这只会发生在具有完美相机模型的完美世界中。使用 opencv，您使用的是简化的针孔相机模型，该模型有一些限制，因此您必须预料到结果中会出现错误。 SolvePnp 函数很容易出现校准不准确的情况，因此您应该关注这部分以改善结果。您可以在这里找到一些校准过程的提示：
https://dsp.stackexchange.com/questions/第1567章 1567
然而，您永远不会获得零误差（恒定）距离。

您还应该向我们提供您站点的一些数值数据，例如相机分辨率、镜头焦距、几何形状以及估计（物理测量、期望值）和计算距离，以便我们可以判断您是否期望更好的结果。