python - 从特征匹配估计基本矩阵或基本矩阵

Question

我正在通过使用 opencv 中的内置函数来估计基本矩阵和基本矩阵。我通过使用 ORB 和强力匹配器为函数提供输入点。这些是我面临的问题:

1.我从内置函数中计算出的基本矩阵与我从使用基本矩阵作为 E=k.t()FK 的数学计算中找到的基本矩阵不匹配。

2.随着我改变用于计算 F 和 E 的点数，F 和 E 的值不断变化。该函数使用 Ransac 方法。我如何知道哪个值是正确的？

3.我还使用了一个内置函数来分解E并从4种可能的解决方案中找到正确的R和T。R和T的值也随着E的变化而变化。更值得关注的是方向向量T 没有模式地变化。假设它在 X 方向上的值为 E，如果我改变 E 的值，它会变为 Y 或 Z。Y 是否发生这种情况？？？？。其他人有同样的问题吗？？ ？

我该如何解决这个问题。我的项目涉及从图像中测量对象。欢迎任何建议或帮助!!

Answer 1

1. F 和 E 都定义了比例因子。它可能有助于规范化矩阵，例如。 G。除以最后一个元素。
2. RANSAC 是一种随机算法，因此您每次都会得到不同的结果。您可以通过对点进行三角测量或计算重投影误差来测试它的变化程度。如果结果差异太大，您可能需要增加 RANSAC 试验的次数或降低距离阈值，以确保 RANSAC 收敛到正确的解决方案。