绪:
本征矩阵E:essential matrix,包含空间中摆布两个相机的扭转R和平移信息T,描述了摆布相机间的位姿关系;但不包罗相机自己的任何信息;
根本矩阵F:fundamental matrix,不仅包含摆布相机间的位姿关系,还包含了相机的内部参数;将摆布两个像素坐标系联系关系起来;

东西/原料
- 相机标心猿意马
方式/步调
- 1
对极线约束:
空间点P,O1和O2为相机光心,P1和P2为点P的像点,p1和p2为O1和O2指标的目的P的标的目的量;
t为O1指标的目的O2的标的目的量,即摆布相机坐标系之间的平移标的目的量;
E1和E2为O1O2地点直线与两当作像面的交点,称为对顶点;
e1和e2暗示P1E1和P2E2地点直线,被称为对极线;
P1必位于e1上,P2必位于e2上,称此约束为对极线约束;
- 2
本征矩阵的界说:
①p1和t是以左相机坐标系为基准,
p2是以右相机坐标系为尺度;
当p2是以右相机坐标系为尺度后,在左相机坐标系中对应的p2为R-1p2。
此中,R是摆布相机之间的扭转矩阵(右相对左的)。
②因为p1,p2和t共面,所以三者的夹杂积,即;
因为扭转矩阵R是正交矩阵,所以,所以;
称矩阵E=RS为本征矩阵:其秩为2;只与两相机坐标系之间的位姿关系相关;
【注】:
p1是左坐标系中标的目的量或坐标,p2是右坐标系中标的目的量或坐标;
R和t是右相机坐标系相对于左相机坐标系的扭转矩阵和平移标的目的量;
- 3
根本矩阵的界说:
设p1和p2对应的像素坐标别离为q1和q2,两相机的投影矩阵别离为M1和M2,则
称矩阵为根基矩阵;
其秩为2;与两相机坐标系之间的位姿关系和两相机之间的投影矩阵有关;
【注】:
q1是左视图中的像素坐标;q2是右视图中的像素坐标;
- 4
本征矩阵的数学变换:
因为不克不及上传公式,故经由过程图像的体例来描述;
由对极几何约束前提,
本征矩阵的推导过程如下图所示;
本征矩阵的性质:
①其秩为2;
②只与两相机坐标系之间的位姿关系相关;
- 5
根本矩阵的数学变换:
连系法式的几何干系,
有如下公式:
像平面上的一点可以看作:
• (u,v) 2D film point(局限于像平面上来考虑)
• (u,v,f) 3D point on film plane(相机坐标系中来考虑)
• k(u,v,f) viewing ray into the scene(透过像点和原点射线上点的像,相机坐标系中来考虑)
• k(X, Y, Z) ray through point P in the scene(活着界坐标系中来考虑)
几何的不雅点:左像平面上的一点乘以素质矩阵,成果为一条直线,该直线就是的极线,且过在右像平面上的对应点。
根本矩阵的性质:
①其秩为2;
②与两相机坐标系之间的位姿关系和两相机之间的投影矩阵有关;
- 6
单应性矩阵H:homography matrix
经由过程四个坐标系之间的变换,
单应性矩阵H来自分歧角度的拍摄;
单应矩阵的界说与R、t、平面参数相关,单应矩阵为3*3的矩阵,自由度为8,求解的思绪和E、F相似。
求解:可用一组不共线但共面的4个匹配点来计较矩阵H。
- 7
示例:
注重事项
- E1和E2为O1O2地点直线与两当作像面的交点,称为对顶点;
- 称矩阵E=RS为本征矩阵:其秩为2;只与两相机坐标系之间的位姿关系相关;
- 称矩阵F为根本矩阵; 其秩为2;与两相机坐标系之间的位姿关系和两相机之间的投影矩阵有关;
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