3D空間で長方形の角を導出するために4つの2Dポイントを逆投影することについての質問を見ました。私は同じ問題の一種のより一般的なバージョンを持っています：
焦点距離（アーク秒/ピクセルを生成するために解くことができる）または固有のカメラマトリックス（使用されているピンホールカメラモデルのプロパティを定義する3x2マトリックス-焦点距離に直接関連している）のいずれかが与えられた場合、カメラ光線を計算します。各ピクセルを通過します。
一連のフレームを取得し、各フレームから候補光線を導き出し、ある種の反復解法アプローチを使用して、各フレームからカメラのポーズを導き出します（もちろん、十分に大きなサンプルが与えられます）...すべてその中の実際には、一般化されたハフアルゴリズムの超並列実装です...私が問題を抱えているのは、そもそも候補光線を取得することです...
PhotoSynth のカメラ マッチングのソース コードを大学から友人が見つけました。もし私があなたなら、私はそれについてグーグルで検索します。
それは良い提案です...そして私は間違いなくそれを調べます（フォトシンセはこの主題への私の興味を再燃させました-しかし、私はロボチャンプのために何ヶ月もそれに取り組んできました）-しかし、それはまばらな実装です-それは「良い"特徴 (同じ画像の他のビューで簡単に識別できる画像内のポイント) であり、一致する特徴がどれだけ優れているかに基づいて各一致をスコアリングする予定ですが、完全な高密度アルゴリズムですべてのピクセルを導出する必要があります。 …というか、ボクセルと言いましょうか笑？
少し突っついた後、カメラが実際に 3 空間のどこにあるかを示すのは、外部行列ではありませんか?
私はこれを多く行う会社で働いていましたが、アルゴリズム担当者が作成したツールを常に使用していました。:)