3д реконструкция из 2х изображений без информации о камере

Я новичок в этой области, и я пытаюсь смоделировать простую сцену в 3D из двухмерных изображений, и у меня нет никакой информации о камерах. Я знаю, что есть 3 варианта:

• У меня есть два изображения, и я знаю модель своей камеры (intrisics), которую я загрузил из XML, например loadXMLFromFile() => stereoRectify() => reprojectImageTo3D()

• У меня их нет, но я могу откалибровать камеру => stereoCalibrate() => stereoRectify() => reprojectImageTo3D()

• Я не могу откалибровать камеру (это мой случай, потому что у меня нет камеры, которая сделала 2 изображения, тогда мне нужно найти пары ключевых точек на обоих изображениях, например, с помощью SURF, SIFT (я могу использовать любой blob детектор), затем вычислить дескрипторы этих ключевых точек, затем сопоставить ключевые точки из изображения справа и слева в соответствии с их дескрипторами, а затем найти из них фундаментальную матрицу. Обработка намного сложнее и будет примерно такой:

  1. detect keypoints (SURF, SIFT) =>
  2. извлечь дескрипторы (SURF, SIFT) =>
  3. сравнить и сопоставить дескрипторы (подходы на основе BruteForce, Flann) =>
  4. найти фундаментальный мат (findFundamentalMat()) из этих пар =>
  5. stereoRectifyUncalibrated() =>
  6. reprojectImageTo3D()

Я использую последний подход и мои вопросы:

1) Это правильно?

2) если все нормально, то сомневаюсь в последнем шаге stereoRectifyUncalibrated() => reprojectImageTo3D(). Сигнатура функции reprojectImageTo3D():

void reprojectImageTo3D(InputArray disparity, OutputArray _3dImage, InputArray Q, bool handleMissingValues=false, int depth=-1 )

cv::reprojectImageTo3D(imgDisparity8U, xyz, Q, true) (in my code)

Параметры:

• disparity - Входное одноканальное 8-битное беззнаковое, 16-битное знаковое, 32-битное знаковое или 32-битное изображение несоответствия с плавающей запятой.
• _3dImage - выводить 3-канальное изображение с плавающей запятой того же размера, что и disparity. Каждый элемент _3dImage(x,y) содержит трехмерные координаты точки (x,y), вычисленные на основе карты диспаратности.
• Q - Матрица перспективного преобразования 4x4, которую можно получить с помощью stereoRectify().
• handleMissingValues - указывает, должна ли функция обрабатывать отсутствующие значения (то есть точки, в которых не вычислялось несоответствие). Если handleMissingValues=true, то пиксели с минимальным несоответствием, соответствующим выбросам (см. StereoBM::operator()), преобразуются в 3D-точки с очень большим значением Z (в настоящее время установлено значение 10000).
• ddepth - необязательная глубина выходного массива. Если он равен -1, выходное изображение будет иметь глубину CV_32F. ddepth также может быть установлен в CV_16S, CV_32S или `CV_32F '.

Как мне получить матрицу Q? Можно ли получить Q матрицу с F, H1 и H2 или другим способом?

3) Есть ли другой способ получить координаты xyz без калибровки камер?

Мой код:

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/contrib/contrib.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <conio.h>
#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/cxcore.h>
#include <opencv/cvaux.h>


using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char *argv[]){

    // Read the images
    Mat imgLeft = imread( argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
    Mat imgRight = imread( argv[2], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );

    // check
    if (!imgLeft.data || !imgRight.data)
            return 0;

    // 1] find pair keypoints on both images (SURF, SIFT):::::::::::::::::::::::::::::

    // vector of keypoints
    std::vector<cv::KeyPoint> keypointsLeft;
    std::vector<cv::KeyPoint> keypointsRight;

    // Construct the SURF feature detector object
    cv::SiftFeatureDetector sift(
            0.01, // feature threshold
            10); // threshold to reduce
                // sensitivity to lines
                // Detect the SURF features

    // Detection of the SIFT features
    sift.detect(imgLeft,keypointsLeft);
    sift.detect(imgRight,keypointsRight);

    std::cout << "Number of SURF points (1): " << keypointsLeft.size() << std::endl;
    std::cout << "Number of SURF points (2): " << keypointsRight.size() << std::endl;

    // 2] compute descriptors of these keypoints (SURF,SIFT) ::::::::::::::::::::::::::

    // Construction of the SURF descriptor extractor
    cv::SurfDescriptorExtractor surfDesc;

    // Extraction of the SURF descriptors
    cv::Mat descriptorsLeft, descriptorsRight;
    surfDesc.compute(imgLeft,keypointsLeft,descriptorsLeft);
    surfDesc.compute(imgRight,keypointsRight,descriptorsRight);

    std::cout << "descriptor matrix size: " << descriptorsLeft.rows << " by " << descriptorsLeft.cols << std::endl;

    // 3] matching keypoints from image right and image left according to their descriptors (BruteForce, Flann based approaches)

    // Construction of the matcher
    cv::BruteForceMatcher<cv::L2<float> > matcher;

    // Match the two image descriptors
    std::vector<cv::DMatch> matches;
    matcher.match(descriptorsLeft,descriptorsRight, matches);

    std::cout << "Number of matched points: " << matches.size() << std::endl;


    // 4] find the fundamental mat ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

    // Convert 1 vector of keypoints into
    // 2 vectors of Point2f for compute F matrix
    // with cv::findFundamentalMat() function
    std::vector<int> pointIndexesLeft;
    std::vector<int> pointIndexesRight;
    for (std::vector<cv::DMatch>::const_iterator it= matches.begin(); it!= matches.end(); ++it) {

         // Get the indexes of the selected matched keypoints
         pointIndexesLeft.push_back(it->queryIdx);
         pointIndexesRight.push_back(it->trainIdx);
    }

    // Convert keypoints into Point2f
    std::vector<cv::Point2f> selPointsLeft, selPointsRight;
    cv::KeyPoint::convert(keypointsLeft,selPointsLeft,pointIndexesLeft);
    cv::KeyPoint::convert(keypointsRight,selPointsRight,pointIndexesRight);

    /* check by drawing the points
    std::vector<cv::Point2f>::const_iterator it= selPointsLeft.begin();
    while (it!=selPointsLeft.end()) {

            // draw a circle at each corner location
            cv::circle(imgLeft,*it,3,cv::Scalar(255,255,255),2);
            ++it;
    }

    it= selPointsRight.begin();
    while (it!=selPointsRight.end()) {

            // draw a circle at each corner location
            cv::circle(imgRight,*it,3,cv::Scalar(255,255,255),2);
            ++it;
    } */

    // Compute F matrix from n>=8 matches
    cv::Mat fundemental= cv::findFundamentalMat(
            cv::Mat(selPointsLeft), // points in first image
            cv::Mat(selPointsRight), // points in second image
            CV_FM_RANSAC);       // 8-point method

    std::cout << "F-Matrix size= " << fundemental.rows << "," << fundemental.cols << std::endl;

    /* draw the left points corresponding epipolar lines in right image
    std::vector<cv::Vec3f> linesLeft;
    cv::computeCorrespondEpilines(
            cv::Mat(selPointsLeft), // image points
            1,                      // in image 1 (can also be 2)
            fundemental,            // F matrix
            linesLeft);             // vector of epipolar lines

    // for all epipolar lines
    for (vector<cv::Vec3f>::const_iterator it= linesLeft.begin(); it!=linesLeft.end(); ++it) {

        // draw the epipolar line between first and last column
        cv::line(imgRight,cv::Point(0,-(*it)[2]/(*it)[1]),cv::Point(imgRight.cols,-((*it)[2]+(*it)[0]*imgRight.cols)/(*it)[1]),cv::Scalar(255,255,255));
    }

    // draw the left points corresponding epipolar lines in left image
    std::vector<cv::Vec3f> linesRight;
    cv::computeCorrespondEpilines(cv::Mat(selPointsRight),2,fundemental,linesRight);
    for (vector<cv::Vec3f>::const_iterator it= linesRight.begin(); it!=linesRight.end(); ++it) {

        // draw the epipolar line between first and last column
        cv::line(imgLeft,cv::Point(0,-(*it)[2]/(*it)[1]), cv::Point(imgLeft.cols,-((*it)[2]+(*it)[0]*imgLeft.cols)/(*it)[1]), cv::Scalar(255,255,255));
    }

    // Display the images with points and epipolar lines
    cv::namedWindow("Right Image Epilines");
    cv::imshow("Right Image Epilines",imgRight);
    cv::namedWindow("Left Image Epilines");
    cv::imshow("Left Image Epilines",imgLeft);
    */

    // 5] stereoRectifyUncalibrated()::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

    //H1, H2 – The output rectification homography matrices for the first and for the second images.
    cv::Mat H1(4,4, imgRight.type());
    cv::Mat H2(4,4, imgRight.type());
    cv::stereoRectifyUncalibrated(selPointsRight, selPointsLeft, fundemental, imgRight.size(), H1, H2);


    // create the image in which we will save our disparities
    Mat imgDisparity16S = Mat( imgLeft.rows, imgLeft.cols, CV_16S );
    Mat imgDisparity8U = Mat( imgLeft.rows, imgLeft.cols, CV_8UC1 );

    // Call the constructor for StereoBM
    int ndisparities = 16*5;      // < Range of disparity >
    int SADWindowSize = 5;        // < Size of the block window > Must be odd. Is the 
                                  // size of averaging window used to match pixel  
                                  // blocks(larger values mean better robustness to
                                  // noise, but yield blurry disparity maps)

    StereoBM sbm( StereoBM::BASIC_PRESET,
        ndisparities,
        SADWindowSize );

    // Calculate the disparity image
    sbm( imgLeft, imgRight, imgDisparity16S, CV_16S );

    // Check its extreme values
    double minVal; double maxVal;

    minMaxLoc( imgDisparity16S, &minVal, &maxVal );

    printf("Min disp: %f Max value: %f \n", minVal, maxVal);

    // Display it as a CV_8UC1 image
    imgDisparity16S.convertTo( imgDisparity8U, CV_8UC1, 255/(maxVal - minVal));

    namedWindow( "windowDisparity", CV_WINDOW_NORMAL );
    imshow( "windowDisparity", imgDisparity8U );


    // 6] reprojectImageTo3D() :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

    //Mat xyz;
    //cv::reprojectImageTo3D(imgDisparity8U, xyz, Q, true);

    //How can I get the Q matrix? Is possibile to obtain the Q matrix with 
    //F, H1 and H2 or in another way?
    //Is there another way for obtain the xyz coordinates?

    cv::waitKey();
    return 0;
}