matlab - 来自基本矩阵的 3D 通信

Question

在 MATLAB 中我计算了 Fundamental matrix (两幅图像)使用归一化 Eight point algorithm .从那我需要triangulate 3D空间中相应的图像点。据我了解，要做到这一点，我需要图像相机的旋转和平移。最简单的方法当然是 calibrate the cameras首先然后拍摄图像，但这对我的应用程序来说太局限了，因为它需要这个额外的步骤。

所以我剩下了 auto (self) camera calibration .我看到提到 bundle adjustment , 然而在 An Invitation to 3D Vision它似乎需要初始平移和旋转，这让我觉得需要校准相机或者我的理解不够。

所以我的问题是如何自动提取旋转/平移，以便将图像点重新投影/三角化到 3D 空间中。任何 MATLAB 代码或伪代码都会很棒。

Answer 1

您可以使用基本矩阵来恢复相机矩阵并从其图像中对 3D 点进行三角测量。但是，您必须知道，您将获得的重建将是投影重建，而不是欧几里得重建。如果您的目标是测量原始场景中的投影不变量(例如交叉比、直线交叉点等)，这将很有用，但它不足以测量角度和距离(您必须为此校准相机)。

如果您有权访问 Hartley and Zisserman's textbook ，你可以查看第 9.5.3 节，在那里你会找到从基本矩阵到一对相机矩阵所需的内容，这将使你能够计算投影重建(我相信相同的内容出现在 Yi Ma 的书的第 6.4 节中).自 source code for the book's algorithms is available online ，您可能需要检查函数 vgg_P_from_F、vgg_X_from_xP​​_lin 和 vgg_X_from_xP​​_nonlin。