opencv - 相机姿态估计

Question

我目前正在从事一个项目，该项目以多 View 立体方法处理基于一组图像的重建。因此，我需要知道空间中的几个图像。我使用 surf 找到匹配特征，并从对应关系中找到基本矩阵。

现在问题来了:可以用 SVD 分解基本矩阵，但这会导致 4 种不同的结果，正如我在书中读到的那样。假设这是可能的，我怎样才能获得正确的？

我还可以使用哪些其他算法？

Answer 1

Wikipedia说:

It turns out, however, that only one of the four classes of solutions can be realized in practice. Given a pair of corresponding image coordinates, three of the solutions will always produce a 3D point which lies behind at least one of the two cameras and therefore cannot be seen. Only one of the four classes will consistently produce 3D points which are in front of both cameras. This must then be the correct solution.

如果您在第一帧中有相机的外部校准参数，或者假设它处于默认校准状态，比如 (0,0,0) 的平移和 (0,0,0) 的旋转, 然后您可以确定哪个分解是有效的。