MVS基础，homography矩阵，两图像像素位置之间的变换

原创 已于 2024-03-22 11:29:54 修改 · 388 阅读 · 0 ·
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#3d #计算机视觉 #人工智能

于 2024-03-22 11:28:57 首次发布
本文讨论了在计算机视觉中，两个相机之间的关系，包括内参矩阵K1和K2、外参矩阵R1/t1和R2/t2。深度(d)被定义为三维点到第一相机投影平面的距离，使用平面法向n（与相机的负z轴对应）。像素位置p1和p2在不同相机下的转换关系也进行了说明，引用了cite1和cite2的相关理论支持。

K1, K2 表示两相机的内参矩阵

[R1, t1], [R2, t2] 分别表示 两相机的外参矩阵中的旋转和平移部分

I 3x3 单位阵

d 深度(not 距离) 可定义为三维空间中的点到二维相机（第一个相机）平面的距离

n 平面法向，按照上述深度定义，n为相机的负z轴方向 （0， 0， -1）

p1, p2 表示两相机的像素位置坐标

p2 = Hp1

cite1

cite2

Jcy_ooo
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【2025算法面试通关】【四.计算机视觉-传统图像处理】【30. 立体视觉与图像拼接核心面试题100+：极线约束、视差计算、特征匹配与全局优化全解析】
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线性代数最被低估的一个事实：矩阵是图，图是矩阵。将矩阵编码为图是一种取巧的行为(cheat code)，它其使复杂的行为变得易于研究。让我告诉你怎么做！
单应矩阵计算旋转角和平移量
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qq_53386557的博客
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论文阅读《MVS Net：Depth Inference for UNstructured Multi-view Stereo》
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