要在最接近多视图几何中另一个3D点的线上找到3D点？

Question

我有两个立体摄像机，我从左摄像机和右摄像机捕获了标记的图像。

我的校准很完美

1. 内在
2. 失真校正
3. 外部]

[现在进入标记，我在板上有一组标记，我估计了它的姿势。而且，我根据“三角剖分3D点”计算了每个标记的3D点。

cv::triangulatePoints(Projection_Matrix_L[o], Projection_Matrix_R[o], pointsMat1, pointsMat2, pnts3D);
然后我知道了相机中心（CL_O）

CL_O = -Rotation_matrix.inv * translation
主要是（0,0,0）

对于其他摄像机视图也是如此。为简单起见，让我们坚持一个。

我假设以下等式应基于lambda（λ）计算线中的点

line(λ) = CL_O + λ*t

CL_O, is a 3D point say (x0, y0, z0)
t, is a Vector (a, b, c)
具有正确的（λ）值，结果将是一个3D点，即Q。但是它仍然不接近标记点P。因此，我需要计算点P和Q之间的最小距离。

问题-如何确定每个3D标记点的λ，以便它以最小的误差给出接近P的3D点Q。我不知道下面的等式是否正确？

f(λ) = abs(Point P - line(λ))
如果您认为它是正确的，我需要示例代码/伪代码来实现它（最好是C ++或python）。 

即使我已经写了以上，我仍然感到仍然缺少某些东西。请点点滴，告诉我如何进行。

我有两个立体摄像机，我从左摄像机和右摄像机捕获了标记的图像。我有一个完美的校准本征畸变校正外部到...

Answer 1

我在java中做过类似的问题，有时它的算法可以帮助您