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computer-vision - 如何使用校准矩阵估计基线

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 05:02:33 24 4
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如果给出两个摄像头的4×4校准矩阵,是否有可能计算出两个摄像头的基线值?基线值是以米还是毫米计算?

希望有人能帮助我吗? TT

最佳答案

减去平移向量时注意不要混淆引用系。如果您的外部矩阵是 [R | t],取 t1t2 之间的欧几里得距离将给你基线。这是因为t 是世界原点在相机坐标上的位置,每个相机的引用坐标系不同。具有不同引用系的向量相减是无效操作。

您想要的是世界坐标中两个相机中心之间的差异,即|c1 - c2| 其中c = -R't.

外部矩阵中的这些引用框架问题可能很微妙且令人困惑。有关该主题的更长时间讨论,请查看 this blog I wrote last year .它包括一个交互式演示,说明 tc 有何不同。

关于computer-vision - 如何使用校准矩阵估计基线,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16833267/

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