OpenCV中的对极几何和对极约束

本文深入探讨了多视图几何中的对极几何原理,包括对极、对极线和对极约束的概念。通过双目摄像头的示例解释了如何利用对极约束提高图像匹配的效率和准确性,同时提到了对极点和对极平面的重要性。对基本矩阵的估计在匹配过程中的敏感性也进行了讨论。

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OpenCV中的对极几何和对极约束

这篇博客将学习多视图几何的基础知识,如什么是对极、对极线、对极约束等。

1. 原理

当使用针孔相机拍摄图像时会丢失一个重要的信息,即图像的深度。或者图像中的每个点离相机有多远,因为它是 3D 到 2D 的转换。

在这里插入图片描述
如上图俩个相机一左一右模拟眼睛成像,就可以确定3D点。

如果只使用左相机就无法找到图像中点 x 对应的 3D 点。因为 OX 线上的每个点都投影到图像平面上的同一点。但也要考虑正确的图像。现在 OX 线上的不同点投影到右平面上的不同点 (x’)。因此,通过这两个图像就可以对正确的 3D 点进行三角测量。

可以在左侧图像中看到,所有外线都在右侧图像外的一点处会聚。那个交汇点就是极点,如上图中最中间的x;

OX 上不同点的投影在右平面上形成一条线(线 l’),称它为对应于点 x 的epiline对极。这一意味着,要在其他图像中找到匹配点,不需要搜索整个图像,只需沿着对极搜索即可。因此它提供了更好的性能和准确性)。这称为对极约束。 类似地,所有点都将在另一幅图像中具有相应的外线。

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