本文介绍了基础矩阵在计算机视觉中的关键作用，特别是在立体视觉中的几何关系描述，如三角测量、图像匹配和立体重建。文章通过源代码示例展示了如何计算基础矩阵，并利用其进行立体重建。
计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解和解释图像和视频数据。在计算机视觉中，基础矩阵是一个关键概念，用于描述相机之间的几何关系。本文将探讨基础矩阵在计算机视觉中的应用，并提供相应的源代码示例。
基础矩阵是在立体视觉中用于描述两个相机之间的基本矩阵。它可以帮助我们实现视觉几何操作，例如立体视觉中的三角测量、图像匹配和立体重建等。基础矩阵的计算通常基于对应点对的图像坐标，因此在进行计算之前，我们需要获取图像对之间的对应点。
下面是一个示例代码，演示了如何计算基础矩阵并使用它进行立体重建：
import numpy as np
from numpy.linalg import svd
def compute_fundamental_matrix(matches)
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
