Если у вас есть два изображения, то вы можете сделать следующие шаги для получения координат второй камеры:
- Извлечение характерных точек (вместе с дескриптором) каждого изображения (вы можете использовать функции SIFT)
- Совпадение характерных точек обоих изображений (вы можете использовать фланговую библиотеку или подбор методом грубой силы). Каждая из этих подходящих пар является связующими точками.
- Вы можете использовать точки привязки для вычисления относительного положения одной камеры между другой (вы можете использовать метод 5 точек, но вам нужно как минимум 5 точек привязки для этого метода - связанная бумага ).
- Использовать относительную ориентацию (полученную в шаге 3) с местоположением первой камеры для расчета местоположения второй камеры.
Но для точного выполнения шага 4 вам необходима некоторая информация о камере, например, встроенные функции, если у вас нет такой информации, существуют методы для их оценки (например, оценка встроенных функций камер)
Фактически требуемая реализация для каждого шага может быть найдена в очень популярных библиотеках, таких как opencv и libmv (обе реализованы на C, C ++), но они могут не иметь оболочек matlab для этого метода, вы можете найти их, если хотите.
ПРИМЕЧАНИЕ: Используя это решение, вы не сможете использовать ранее рассчитанный результат преобразования изображения.