使用OpenCV进行相对摄像机姿态估计

Question

我正在尝试使用OpenCV估计相对相机姿势.在我的情况下相机校准(我知道相机的内在参数).

鉴于在两个位置捕获的图像,我需要找出两个相机之间的相对旋转和平移.典型的平移大约为5到15米,相机之间的偏航角旋转范围在0到20度之间.

为实现此目的,采用以下步骤.一个.使用SIFT/SURF找到相应的点b.基本矩阵识别c.用E = K'FK估计本质矩阵并修改奇异性约束的d.分解基本矩阵以获得旋转,R = UWVt/UW'Vt(U和Vt获得E的SVD)e.从旋转矩阵获得实际旋转角度

实验1:真实数据对于真实数据实验,我通过将相机安装在三脚架上来捕获图像.在位置1处捕获的图像,然后移动到另一个对齐的位置并以5度的步长改变偏航角度并且捕获位置2的图像.

问题/问题:1.估计的偏航角的符号与地面实况偏航角不匹配.有时5度估计为5度,但10度为-10度,15度为15度.2.在实验中,仅改变偏航角,但是估计的滚转角和俯仰角具有接近180/-180度的非零值.3.精度非常差,在某些情况下,估计和地面实况角度的误差约为2-5度.4.如何找出比例因子来获得真实世界测量单位的翻译？

模拟数据的行为也相同.

有没有人遇到过与我类似的问题？有任何关于如何解决它们的线索.任何人的任何帮助将受到高度赞赏.

(我知道在类似的问题上已经有很多帖子了,所有这些都没有救过我.因此再发帖一次.)

Answer 1

对于问题 1 和 2，请在维基百科或任何好的数学网站（如 Wolfram Mathworld）中查找“欧拉角”。你会发现欧拉角的不同可能性。我相信您可以根据文献阅读找出结果中符号发生变化的原因。

对于问题3，它应该主要与我们单独的相机校准的准确性有关。

对于问题4，不确定。怎么样，使用卷尺从相机测量一个点，并将其与平移标准进行比较以获得比例因子。

精度差的可能原因：

1）相机标定中获得合理精度和精确精度之间存在差异。请参阅此线程。2) 移动三脚架的精确度。如何确保在位置改变期间三脚架不会绕垂直于表面的轴旋转。

我不明白你的模拟概念。但是，我建议进行以下测试。

无需移动相机或物体即可拍摄图像。现在，如果您计算相对相机位姿，旋转应该是单位矩阵，平移应该是零向量。由于数值不准确和噪音，您可能会看到以弧分为单位的旋转偏差。