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11-12-2019 - |
题
我从两个相机捕获的两个图像,使得一定距离分开,捕获相同的场景。我想计算两个相机之间的真实世界旋转和翻译。为了实现这一目标,我首先提取了两个图像的SIFT特征并匹配它们。
我现在有基本矩阵以及 homate矩阵。然而,无法进一步进一步,很多混乱。任何人都可以帮助我估计两个相机之间的旋转和翻译
我正在使用OpenCV进行特征提取和匹配,同住的同位计算。
解决方案
如果您有同住的惯用,则您也有旋转。一旦您拥有同性选项,它很容易获得旋转和翻译矩阵。 例如,如果使用OpenCV C ++:
param[in] H
param[out] pose
void cameraPoseFromHomography(const Mat& H, Mat& pose)
{
pose = Mat::eye(3, 4, CV_32FC1); // 3x4 matrix, the camera pose
float norm1 = (float)norm(H.col(0));
float norm2 = (float)norm(H.col(1));
float tnorm = (norm1 + norm2) / 2.0f; // Normalization value
Mat p1 = H.col(0); // Pointer to first column of H
Mat p2 = pose.col(0); // Pointer to first column of pose (empty)
cv::normalize(p1, p2); // Normalize the rotation, and copies the column to pose
p1 = H.col(1); // Pointer to second column of H
p2 = pose.col(1); // Pointer to second column of pose (empty)
cv::normalize(p1, p2); // Normalize the rotation and copies the column to pose
p1 = pose.col(0);
p2 = pose.col(1);
Mat p3 = p1.cross(p2); // Computes the cross-product of p1 and p2
Mat c2 = pose.col(2); // Pointer to third column of pose
p3.copyTo(c2); // Third column is the crossproduct of columns one and two
pose.col(3) = H.col(2) / tnorm; //vector t [R|t] is the last column of pose
}
.
该功能计算来自同住的De摄像头姿势,其中包含旋转。对于进一步的理论信息,请遵循这个线程。
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