小编Dap*_*nee的帖子

我想使用 Matlab 自己编写 sfm 管道，因为我需要一些 opencv 函数不提供的输出。不过，我使用 opencv 进行比较。

Opencv 函数[E,mask] = cv.findEssentialMat(points1, points2, 'CameraMatrix',K, 'Method','Ransac');使用 Nister 的五点算法和 RANSAC 提供基本的矩阵解。

使用以下方法找到内点指数：InliersIndices=find(mask>0);

我使用了 Nister 算法的 Matlab 实现：

Fivepoint_算法_代码

该函数的调用如下：

[E_all, R_all, t_all, Eo_all] = five_point_algorithm( pts1, pts2, K, K);

该算法最多输出 10 个基本矩阵的解。但是，我遇到了以下问题：

1. 上述实现仅用于完美对应（没有 Ransac），我使用 向算法提供 5 个对应InliersIndices，输出的基本矩阵（最多 10 个）都与 Opencv 返回的矩阵不同。
2. 所有返回的基本矩阵都应该是解，那么为什么当我使用以下函数对每个矩阵进行三角测量时，我没有获得相同的 3D 点？
3. 如何选择正确的基本矩阵解决方案？

我使用matlab工具箱的功能进行三角测量

投影矩阵：

P1=K*[eye(3) [0;0;0]];
P2=K*[R_all{i} t_all{i}];

[pts3D,rep_error] = triangulate(pts1', pts2', P1',P2');

编辑

返回的E来自[E,mask] = cv.findEssentialMat(points1, points2, 'CameraMatrix',K, 'Method','Ransac');

E = …