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基于特征匹配的基本矩阵或本质矩阵估计
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<p>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:</p> <p>1.我用内建函数计算的本质矩阵与用基本矩阵E=k.t()<em>F</em>k的数学计算得到的基本矩阵不匹配</p> <p>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</p> <p>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</p> <p>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</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<ol> <li>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</li> <li>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</li> <li>基本矩阵是3X3矩阵,F33(第三列和第三行)是比例因子。在</li> <li>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</li> </ol>
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