私は現在、速度（カメラの表面を通過する速度）を測定するために、地面に垂直に向いた低解像度カメラ（固定高さ）の使用を研究しています。 C++でOpenCV 2.1を使用するフレーム間のOpenCV並進/回転変位？
バックグラウンド全体が常に連続フレーム間で移動、平行移動、または回転するため、フレームの変位を「使用可能な値」形式で決定する最も適切な方法は何ですか？ （フレームの変位を返す関数）次に、カメラの高さとキャプチャされたフレーム領域（現実世界のフレームの大きさ）に基づいて、フレーム変位に基づいて現実世界の変位を計算することができます測定された時間間隔の速度を計算する。
カメラの高さに基づいてフレームの変位（またはピクセルのセットの変位）を距離の変位に変換するアプローチの方法を判断しようとしています。
ありがとう、 Josh。
コンピュータビジョンの知識によります。まず、opencvが提供できるものを使用します。 the feature2d moduleをご覧ください。
あなたが必要とするのは、まず特徴点（例えば、ふらつきやサーフ）を抽出し、そのアルゴリズムをマッチングアルゴリズムで使用して2つのフレームから抽出した点を一致させることです。それぞれの試合はいくつかの制約を与え、あなたは過飽和なAx = Bを解決することになります。
もちろん、実験をオフラインにする、つまり最初に動画を撮影してから、1つの画像を操作します。
UPDATE：mulit-カメラキャリブレーションの場合
、あなたの目標は、あなたが持っている正確に何である各カメラの3次元位置を決定することです。 1台のカメラを動かす代わりに、1台のカメラで撮影したビデオの画像数と同じ数のカメラがあり、各カメラ位置の3D位置を知りたいとします。あなたの移動カメラ。
世界の任意の3Dポイントを画像上の2Dポイントにマップすることができるマトリックスがあります。see wikiカメラマトリックスは、内在パラメータと外因パラメータの2つの部分で構成されています。私（おそらく不正確かもしれません）は内部の行列として固有のパラメータを参照しました。内在パラメータは、単一のカメラ（例えば、焦点距離）の静的パラメータからなり、外的パラメータはカメラの位置および回転からなる。
カメラの固有のパラメータとマッチしたポイントを取得したら、それらの多くをスタックして、マッチしたすべてのポイントの実際の3D位置とすべての外部パラメータ。
こんにちはChaiy、一度特徴点が抽出されると、x/y変換とフレーム間の回転を決定する方法に慣れていますか？理想的には、私は個別に翻訳と回転を計算します – Josh
@Joshあなたの仕事は、同じオブジェクトを含む異なるカメラから撮影した画像を持つマルチカメラ較正の問題に似ています。目標はそれぞれの位置を決定することですカメラ。あなたの場合は、一度あなたの単一のカメラの内部パラメータを持っている、あなたは各キャプチャの場所を計算することができます。 – guinny
はい、私は単一のカメラを使用しています。申し訳ありませんが、私はC/++のバックグラウンドを持っています。私はOpenCVをいくつかの学習書籍からゆっくりと読んでいます。 SURF関数から抽出された内部パラメータを参照していますか？ （SURFはSIFTより速く処理するようです）。私は1台のカメラしか使用していないので、これがマルチカメラ較正をどのように参照するのか分かりませんか？ フレーム間で発生した回転行列と変換行列をどのように抽出できますか？ – Josh
上記のように関心がある場合、翻訳変換はopevcvのfindHomographyで見つけることができます。
また、変換がややリニアに近いと思われる場合は、2つの連続するフレームの画像ピクセルを比較して最もよく一致するものを見つけることができます。十分なダウンサンプリングでは、これはあまり時間がかかりませんし、私の経験からはかなりうまく機能します。
幸運を祈る！
このタスクは自明ではありません。あなたの地面がテクスチャなしであれば、あなたはすでに失われていると想像してください。どのような背景がありますか？あなたは何を持っていますか？ – guinny
はい、いくつかの明白な制限が存在します（ライティング、テクスチャ）が、テクスチャ/パターンがサーフェス上に存在することをテストするためにはあります。表面は、レンガ造り、タイル、屋内/屋外の表面などから何でもあります。私が使用している環境に応じてサーフェスが変化するので、使用する予定の正確なポイントを言うのは難しいです/テスト後）。 – Josh