对极几何｜Epipolar Geometry

最新推荐文章于 2025-10-10 23:45:00 发布
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#计算机视觉

博客介绍了立体视觉建模的一种约束方法，使立体匹配问题有最优解。研究对象为三维空间点，涉及两摄像机中心、成像平面投影点等。还介绍了基线、对极点、对极平面和对极线等相关概念。

对立体视觉建模的一种方法(约束)，使得立体匹配问题有一个最优解

[image:1A9E810E-7456-4A10-B3FF-ED08CD07F57C-1168-0000417EA842B2F7/07FBAB31-A347-4D3D-9D1F-9F2F82BBC11A.png]

X: 三维空间点(研究对象)
C、C’: 两摄像机中心
x、x’: X在两摄像机成像平面的投影点

  • 基线：两摄像机光心的连线 CC’
  • 对极点：一幅视图中另一个摄像机中心的像(基线与两成像平面的交点) e、e’
  • 对极平面：包含基线的平面(以基线为轴转动) CXC’
  • 对极线：对极平面与成像平面的交点 xe、xe'
Matlab 对极几何（Epipolar Geometry）
dayuhaitang1的博客
07-02 805
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OpenCV 对极几何（Epipolar Geometry）
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对极几何-Epipolar Geometry
761527200_leili的博客
04-25 2421
对极几何
对极几何(Epipolar )
xjtuse123的博客
05-18 2018
先思考一个问题：用两个相机在不同的位置拍摄同一物体，如果两张照片中的景物有重叠的部分，我们有理由相信，这两张照片之间存在一定的对应关系，本节的任务就是如何描述它们之间的对应关系，描述工具是对极几何 ，它是研究立体视觉的重要数学方法。 要寻找两幅图像之间的对应关系，最直接的方法就是逐点匹配，如果加以一定的约束条件对极约束(epipolar constraint)，搜...
【三维重建-对极几何】极线约束（Epipolar Constraint）
最新发布
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10-10 1076
极线约束（Epipolar Constraint）描述了两幅图像中对应点之间的几何关系。对于两台相机拍摄的同一个三维点PPP，它在两张图像中的投影ppp与p′p'p′p′TFp0p′TFp0其中，FFF是两幅图像之间的基础矩阵（Fundamental Matrix）。概念符号含义极点ee′e, e'ee′另一相机光心在当前图像中的投影位置极线ll′l, l'll′极平面与图像平面的交线极平面由两相机光心与空间点PPP构成的平面。
【视觉SLAM】4a-特征点法估计相机运动之对极几何2D-2D
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【转】计算机视觉基础4——对极几何(Epipolar Geometry)
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07-14 4690
原帖地址：http://www.cnblogs.com/gemstone/archive/2011/12/20/2294551.html 先思考一个问题：用两个相机在不同的位置拍摄同一物体，如果两张照片中的景物有重叠的部分，我们有理由相信，这两张照片之间存在一定的对应关系，本节的任务就是如何描述它们之间的对应关系，描述工具是对极几何 ，它是研究立体视觉的重要数学方法。 　　要寻找两幅图
对极几何
mjl_cv的博客
07-13 381
对极几何 　　对极几何是研究两幅图像之间存在的几何。它和场景结构无关，只依赖于摄像机的内外参数。研究这种几何可以用在图像匹配、三维重建方面。（因为参考多处来源，本文各个章节之间没有统一约定符号） 基线：连接两个摄像机光心$O（O^{'}）$的直线 对极点：基线与像平面的交点 对极平面：过基线的平面 对极线：对极平面与图像平面的交线 ...
极线几何（Epipolar Geometry）
wen_zhi的博客
03-26 3114
极线几何
·计算机视觉」立体视觉 对极几何 (Epipolar Geometry) 本质矩阵E 基础矩阵F
开源节流
08-10 9202
致敬  (参考书)永远的丰碑  必看的书 计算机视觉中的多视图几何 学习opencv (参考书)   联想：地球-南北极   对极几何 本质矩阵(本征矩阵)  相机坐标系的关系 基础矩阵  图像像素坐标系的关系（加入内参） 先思考一个问题：用两个相机在不同的位置拍摄同一物体，如果两张照片中的景物有重叠的部分，我们有理由相信，这两张照片之间存在一定的对应关系，本节的任务就是如何描述它们...
对极几何（Epipolar Geometry）
yyyyyya_的博客
07-21 1084
简单来说，基础矩阵F将一副图像中的点映射到另一幅图像中的线（极线）上。在我们使用针孔相机时，我们会丢失大量重要的信心，比如说图像的深度，或者说图像上的点和摄像机的距离，因这是一个从3D到2D的转换。如果只是用一台摄像机我们不可能知道3D空间中的X点到图像平面的距离，因为OX连线上的每个点投影到图像平面上的点都是相同的。从上面的示意图可以看出，右侧摄像机的中心O’投影到左侧图像平面的e点，这个点就被称为极点。从上图可以看出所有的极线都汇聚以图像外的一点，这个点就是极点。...
对极几何(Epipolar Geometry)
逍遥.安——于安静和黑暗中寻找最亮丽的风景
04-09 6133
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本文主要描述计算机视觉中极线约束以及基础矩阵和本质矩阵的求解
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