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我非常努力地阅读了以下论文。
Z。张。通过从未知方向观察平面来进行灵活的相机校准。计算机视觉国际 session (ICCV'99)，希腊科孚岛，第 666-673 页，1999 年 9 月。
本文提出了一种在图像坐标和世界坐标中首先估计棋盘之间的单应性矩阵的方法。然后根据里面的方程可以得到内参数和外参数。
但是，我刚刚发现了一个很奇怪的东西，就是“principal points”的位置，u0 & v0。理论上，它们应该位于图像内。
在这个图中，如果我用单位为像素的图像(黑色)坐标和单位为毫米的世界(蓝色)坐标来定义棋盘。主要点几乎位于这张图片的中心，这是合理的!但是，如果我在另一个图像坐标(红色坐标)中定义棋盘，则主要点将位于图像之外，我不知道如何解释这样的结果。理论上，通过不同的坐标来定义棋盘是相同的。
在我的 matlab 代码中，描述这个棋盘在两个坐标之间的关系的单应性是绝对正确的。
问题是为什么我无法在不同的图像坐标下获得相同的结果。例如，如果我使用黑色图像坐标，则主点应位于图像的中心。如果我使用红色图像坐标，主点也应该在图像的中心。
我知道在不同坐标上描述棋盘会产生不同的单应矩阵，但这应该说明在不同/对应坐标(黑色或红色)中定义的相同“主点”。
如果有人精通这方面，请帮助我。我什至可以上传我的 matlab 代码，以便您理解我的意思，并帮助将来可能像我一样困惑的人!
亚历克斯
PS，为了估计内在矩阵，根据论文至少需要两张图片!
最佳答案
关于matrix - 如何 "correctly"从单应性重建本征矩阵，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22657618/
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