基础矩阵与照相机矩阵的代码和实现

最新推荐文章于 2024-04-02 09:43:40 发布
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分类专栏： 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39408726/article/details/89365036
本文探讨了基础矩阵和照相机矩阵在室外和室内的应用，通过SIFT特征匹配进行实验。室外实验中，约40%的三维点恢复成功，而室内实验由于颜色相近导致SIFT特征提取不佳。作者在实验过程中遇到只提取到SIFT特征就结束的问题，并寻求帮助。分析认为，实验结果受拍摄条件如光线、相似模糊、景深等因素影响。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基础矩阵与照相机矩阵的代码和实现

结果与分析

1.室外：
sift特征匹配结果：
在这里插入图片描述
2.得到基础矩阵
在这里插入图片描述
3.三维点恢复
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2.室内
我先是拍了家里的餐桌，可能是整体颜色太相近了，sift特征提取的效果很不好
在这里插入图片描述
换了一组桌面的图，sift提取的挺好的，但还是跑不出来！！！
在这里插入图片描述

结论：从上面实验的sfit特征提取结果图对比三维点恢复图来说，效果还是较为一般的，大概也有40%恢复成功。

在实验室内过程中，频频出错，换了好几组都只出来了sift的提取 就over了，请问是什么问题呢

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null
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自己在单目结构光系统、双单目结构光系统及双目相机系统学习的过程中接触到如标题所列的各种矩阵，总感觉理解不到位，现在特总结下，方便日后查阅及修正自己的理解。 自己已经总结了单目相机各坐标系的变换，链接如下： https://blog.youkuaiyun.com/wuxianfeng1987/article/details/115375272https://blog.youkuaiyun.com/wuxianfeng1987/article/details/115375272 内参矩阵...
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一.摄像机内参矩阵 摄像机内参矩阵描述的是物体的点与图像点之间的关系。可以将内参矩阵K表示为3*3的矩阵： 内参矩阵K包括5个未知参数。一般情况下，摄像机倾斜因子s=0。因此K就只有4个未知参数了，表示焦距在图像坐标系u轴方向的位置，表示焦距在图像坐标系v轴方向的位置，表示光心在图像坐标系u轴方向的位置，表示光心在图像坐标系v轴方向的位置。 二.基础矩阵 基础矩阵是一个3*3矩阵，表示的是对立图像中对立像点之间的对应关系。用两个摄像机从不同的位置拍摄同一物体，那么两个摄像机的成像平面上会出现一些
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