计算机视觉中的多视图几何——点与直线的关系

直线的齐次表示 平面上的一条直线可用形如ax+ by + c = 0的方程表示,α,b和c 的不同值给出不同的直线.因此,一条直线也可以用矢量(a,b,c)T表示.直线和矢量(α,b,c)T 不是一一对应的,因为,对任何非零常数k, 直线ax+by+c=0与直线(ka ) x + (kb) y + (kc) = 0相同.因此,对任何非零k,矢量(a, b,c)T与k(a, b, c)T表示同一直线.事实上,我们视这两个只相差一个全局缩放因子的矢量是等价的.这种等价关系下的矢量等价类被称为齐次矢量.

点的齐次表示 点x=(x.y)T在直线l=(a,b,c)T上的充要条件是ax+by+c=O. 并可用矢量内积形式把它表示为(x,y,1)(α,b,c )T= (x,y,1)l =0;即把"1 "作为增加的最后一个坐标使IR2中的点(x.y)T表示成3 维矢量.注意对任何非零k 和直l,方程(ka,kb,kc)I=0的充要条件是(α,b,1)I=0因而,我们自然把由k不为零的不同值所构成的矢量集(kx,ky,kz)T看作是IR1中点(x,y)T的一种表示.因此,与直线一样3点也可用齐次矢量表示. 一个点的任何齐次矢量的表示形式为x=(x1,x2,x3)T, 并表示IR2的点x=(x1/x3 ,x2/x3)T. 于是点作为齐次矢量同样也是IR2的元素.
结论1 点x在直线l 上的充要条件是xTl=0.

### 计算机视觉中极的概念 在计算机视觉领域,特别是处理双目觉或多视图几何时,极(Epipole)扮演着重要角色。当考虑一对立体像对时,每张图像存在一个对应的极。这些极位于各自图像平面内的特殊位置上,代表另一台摄像机光心在此平面上的投影。 具体来说,在给定的基础矩阵\( \textbf{F} \)框架下,如果已知某一 \( p' \),那么通过计算可以找到该所关联的一条直线——即所谓的极线 (epiline)[^2]。而这条线上必然会穿过另一个角下的对应\( p \);反之亦然。因此,对于任意一对匹配成功的特征而言,其连线总是要经过这两个极之一。 #### 应用场景 1. **立体匹配** 利用极线约束能够显著减少寻找同名所需搜索的空间范围。由于实际成像过程中可能存在噪声干扰等因素影响,通常采用代价聚合方法来提高精度并加速收敛过程。 2. **三维重建** 当获取组不同角度拍摄的照片之后,借助于基础矩阵特性可以帮助恢复物体表面形状及其相对姿态变化情况。这一步骤往往涉及到三角测量法的应用,从而实现从二维影像向真实世界的转换。 3. **运动估计** 对连续帧间移动目标进行跟踪分析时,基于极几何模型可以获得更加稳定可靠的轨迹描述方式。即使面对遮挡现象或者光照条件改变等问题也能保持较好的鲁棒性能表现。 ```python import numpy as np def compute_epipoles(F): """ Compute epipoles from fundamental matrix. Args: F (numpy.ndarray): Fundamental Matrix of shape (3, 3). Returns: tuple: A pair of epipoles e and e_prime corresponding to the two views. """ U, S, Vt = np.linalg.svd(F) e = Vt[-1, :] e_prime = U[:, -1] return e / e[-1], e_prime / e_prime[-1] # Example usage with a hypothetical fundamental matrix F F_example = np.array([[...]]) # Placeholder for actual values e, e_prime = compute_epipoles(F_example) print(f"First view's epipole is at {e}") print(f"Second view's epipole is at {e_prime}") ```
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