yxk*_*yxk 12 math matlab linear-algebra computer-vision matlab-cvst
在MATLAB中,我使用归一化的八点算法计算了基本矩阵(两个图像).由此我需要对3D空间中的相应图像点进行三角测量.根据我的理解,要做到这一点,我需要旋转和翻译图像的相机.最简单的方法当然是首先校准相机然后拍摄图像,但这对我的应用来说太紧张了,因为它需要这个额外的步骤.
这样我就可以进行自动(自拍)相机校准.我看到了捆绑调整的提及,但是在"邀请3D视觉"中它似乎需要初始平移和旋转,这让我觉得需要校准相机或者我的理解不足.
所以我的问题是如何自动提取旋转/平移,以便我可以将图像点重新投影/三角测量到3D空间.任何MATLAB代码或伪代码都会很棒.
jmb*_*mbr 10
您可以使用基本矩阵恢复相机矩阵,并从图像中对3D点进行三角测量.但是,你必须意识到你将获得的重建将是一个投射重建,而不是欧几里德重建.如果你的目标是测量原始场景中的投影不变量,例如交叉比率,线交点等,这很有用,但它不足以测量角度和距离(你必须为此校准相机).
如果您可以访问Hartley和Zisserman的教科书,您可以查看9.5.3节,您将找到从基本矩阵到一对相机矩阵的内容,这些矩阵将允许您计算投影重建(我相信相同)内容见Yi Ma的书第6.4节.由于本书算法的源代码可在线获取,因此您可能需要检查函数vgg_P_from_F,vgg_X_from_xP_lin和vgg_X_from_xP_nonlin.
我认为Peter的matlab代码对你很有帮助:
http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/research/matlabfns/
彼得发布了许多基本矩阵解决方案.zisserman书中提到了原始算法
此外,当你在它时,不要忘记看到基本的矩阵歌曲:
http://danielwedge.com/fmatrix/
我诚实的意见中的一个很好的组成!
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