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.)
我从相同距离的两个相机拍摄的两张图像相距一定距离,拍摄同一个场景.我想计算两个相机之间的真实世界旋转和平移.为了实现这一点,我首先提取了两个图像的SIFT特征并进行匹配.
我现在有基本矩阵和单应矩阵.但是无法继续进行,很多混乱.任何人都可以帮我估算两台相机之间的旋转和平移吗？
我正在使用OpenCV进行特征提取和匹配,单应性计算.