三角剖分和直接线性变换
 

遵循Hartley / Zisserman的Multiview Geometry，算法12：最佳三角剖分方法（p318），我得到了相应的图像点xhat1和xhat2（步骤10）。在步骤11中，需要计算3D点Xhat。一种这样的方法是直接线性变换（DLT），在12.2（p312）和4.1（p88）中提到。

均质方法（DLT）p312-313指出，它找到了一个解作为与A的最小奇异值相对应的单位奇异向量，因此，

A = [xhat1(1) * P1(3,:)' - P1(1,:)' ; xhat1(2) * P1(3,:)' - P1(2,:)' ; xhat2(1) * P2(3,:)' - P2(1,:)' ; xhat2(2) * P2(3,:)' - P2(2,:)' ]; [Ua Ea Va] = svd(A); Xhat = Va(:,end); plot3(Xhat(1),Xhat(2),Xhat(3), 'r.'); 但是，A是一个16x1的矩阵，导致Va为1x1。

在获取3D点时我做错了什么（和解决方法）？

对于其有价值的样本数据：

xhat1 = 1.0e+009 * 4.9973 -0.2024 0.0027 xhat2 = 1.0e+011 * 2.0729 2.6624 0.0098 P1 = 699.6674 0 392.1170 0 0 701.6136 304.0275 0 0 0 1.0000 0 P2 = 1.0e+003 * -0.7845 0.0508 -0.1592 1.8619 -0.1379 0.7338 0.1649 0.6825 -0.0006 0.0001 0.0008 0.0010 A =