如何正确使用 cv::triangulatePoints()

我正在尝试用 OpenCV 对一些点进行三角测量，我发现了这个cv::triangulatePoints()功能。问题是几乎没有相关的文档或示例。

我对此有些疑问。

1. 它使用什么方法？我对三角测量做了一些研究，有几种方法（线性、线性 LS、特征值、迭代 LS、迭代特征值……），但我找不到 OpenCV 中使用的是哪一种。

2. 我应该如何使用它？看来作为输入它需要一个投影矩阵并且3xN同质2D点。我将它们定义为std::vector<cv::Point3d> pnts，但作为输出它需要4xN数组，显然我无法创建std::vector<cv::Point4d>因为它不存在，那么我应该如何定义输出向量？

对于第二个问题我尝试过：cv::Mat pnts3D(4, N, CV_64F); and cv::Mat pnts3d;，但似乎都不起作用（它引发异常）。

1.- 方法使用的是最小二乘法。还有比这个更复杂的算法。尽管如此，它仍然是最常见的一种，因为其他方法在某些情况下可能会失败（即，如果点位于平面上或无限处，其他方法可能会失败）。

该方法可以在计算机视觉中的多视图几何 by 理查德·哈特利和安德鲁·齐瑟曼 (p312)

2.-用途:

cv::Mat pnts3D(1, N, CV_64FC4);
cv::Mat cam0pnts(1, N, CV_64FC2);
cv::Mat cam1pnts(1, N, CV_64FC2);

用图像中的点填充 2 通道点矩阵。

cam0 and cam1 are Mat3x4相机矩阵（内部和外部参数）。您可以通过乘法来构造它们A*RT, where A是内在参数矩阵，RT是旋转平移 3x4 位姿矩阵。

cv::triangulatePoints(cam0,cam1,cam0pnts,cam1pnts,pnts3D);

NOTE: pnts3D需要是 4 通道1xN cv::Mat定义时，如果没有定义，则抛出异常，但结果是cv::Mat(4, N, cv_64FC1)矩阵。真的很令人困惑，但这是我没有得到例外的唯一方法。

UPDATE：从版本 3.0 或更早版本开始，这不再是事实，并且pnts3D也可以是类型Mat(4, N, CV_64FC1)或者可以完全留空（像往常一样，它是在函数内部创建的）。