三维点三角剖分的投影矩阵

Question

我对投影矩阵的含义感到困惑。如果我有一个单目相机，我想从两个连续帧I_k和I_{k-1}的图像（2D）点三角化3D点，我使用cv.triangulatePoints，它需要2个投影矩阵和2个2D点阵列

所以让我困惑的是：据我所知，投影矩阵将3D点转换为2D点，其格式为：K*[R | t]，其中K是内在参数。假设我们有第k-1帧、第k帧和第k+1帧。让我们看看triangulatePoints方法及其声明：

triangulated4d = cv.triangulatePoints(P1, P2, kp1, kp2);

kp1-帧k中的关键点

kp2-帧k+1的关键点

P1，P2=

P1和P2是什么？我的意思是，我们是否每次在两帧之间计算P1和P2？内部参数始终保持不变，外部参数因两帧之间的旋转和平移而变化

所以我的问题是：P1和P2是：

1. 始终固定：仅计算一次，K、R和t来自摄像机校准
2. 不固定：始终使用新的R和t（R和t是帧k和k+1之间的变换）计算，并且k是固定的

若2是答案，那个么P1是什么，P2是什么？P1在（k-1）和k帧之间，P2在（k）和（k+1）帧之间

我只是对计算机视觉一窍不通，这让我很困惑