双目摄像头基本矩阵基本和基本矩阵基本
To quote Thomas Jefferson: "He who receives an idea from me, receives instruction himself without lessening mine; as he who lights his taper at mine, receives light without darkening me. That ideas should freely spread from one to another over the globe, for the moral and mutual instruction of man, and improvement of his condition, seems to have been peculiarly and benevolently designed by nature, when she made them, like fire, expansible over all space, without lessening their density at any point, and like the air in which we breathe, move, and have our physical being, incapable of confinement or exclusive appropriation." Jefferson was one awesome dude.
准备知识
点在线上的向量表达方式:
--> (u,v)点在直线上
其中[u v 1]为点(u,v)的齐次表达方式
在射影几何中,要通过两个不同的点求连接这两点的直线,两点作叉乘即可。
syms x1 y1 x2 y2
cross([x1 y1 1],[x2 y2 1]) = [ y1 - y2, x2 - x1, x1y2 - x2y1]
方程ax + by + c = 0:
基础矩阵Fundamental,F是任意两个相机相对关系的内参,换言之,给定了两个相机的相对位置关系和相机内参,F即被确定。
本质矩阵Essential,E是两个标准相机相对关系的内参,换言之,给定两个已标定相机的相对位置关系,E即被确定。
正文
极线约束
给定左图像中的一个点,我们不需要在整个右图像中寻找相应的点。
“极线约束”将搜索空间缩小为一维直线。
- R为左右相机相对旋转矩阵
- T为左右相机相对平移矩阵
- Pr为空间点P在右相机的坐标
-
Pl为空间点P在左相机的坐标
T x Pl得到垂直于面OrPOl的向量,该向量乘以面内的向量结果为0;
本质矩阵特点: - 3*3矩阵,但秩为2 -- 左右各有一个零空间
- 只依赖相机的外参R和T
本质矩阵使用Camera坐标系;要使用图像坐标,我们必须考虑相机固有参数。
举例解释
参考http://www.cse.psu.edu/~rtc12/CSE486/lecture19.pdf
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