基于特征匹配的基本矩阵或本质矩阵估计

Question

我使用opencv中的内置函数估计基本矩阵和本质矩阵，并使用ORB和brute-force为函数提供输入点火柴。这些我面临的问题是：

1.我用内建函数计算的本质矩阵与用基本矩阵E=k.t（）Fk的数学计算得到的基本矩阵不匹配

2.当我改变计算F和E的点数时，F和E的值是恒定的正在改变。那个函数使用Ransac方法。怎么做我知道哪个值是正确的吗？？在

3.我还使用一个内置函数来分解并从4个可能的值中找到正确的R和T解决方案R和T的值也随着E的变化而变化，更令人关注的是方向向量T在没有a的情况下发生变化模式。说它在X方向上的值为E，如果我改变E的值，它变为Y或Z。这是真的吗？？？？。其他人也有同样的问题吗。？？？在

我如何解决这个问题问题。我的这个项目包括从图像中测量物体。 欢迎任何建议或帮助！！在

Answer 1

1. F和E都定义为比例因子。这可能有助于规范化矩阵，例如，除以最后一个元素。在
2. RANSAC是一种随机算法，所以每次都会得到不同的结果。您可以通过对点进行三角剖分或计算重投影误差来测试其变化程度。如果结果变化太大，您可能需要增加RANSAC试验的次数或减小距离阈值，以确保RANSAC收敛到正确的解。在

Answer 2

1. 是的，计算基本矩阵每次都会给出一个不同的矩阵，因为它被定义为一个比例因子。在
2. 它是一个秩为2的矩阵，有7个自由度（3个旋转，3个平移，1个缩放）。在
3. 基本矩阵是3X3矩阵，F33（第三列和第三行）是比例因子。在
4. 你问为什么我们在F33处附加常数矩阵，因为（X-左）F（X-右）=0，这是一个具有无限解的齐次方程，我们通过使F33为常数来添加一个约束。在